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在numpy数组中查找none和nan的索引

在numpy数组中查找None和NaN的索引可以通过以下步骤实现：

导入numpy库：

import numpy as np

创建一个包含None和NaN的numpy数组：

arr = np.array([1, None, np.nan, 3, None])

使用np.isnan()函数查找NaN的索引：

nan_indices = np.isnan(arr)

这将返回一个布尔类型的数组，其中True表示对应位置的元素是NaN。

使用np.where()函数获取NaN的索引：

nan_indices = np.where(nan_indices)[0]

这将返回一个包含NaN的索引的一维数组。

使用np.equal()函数查找None的索引：

none_indices = np.equal(arr, None)

这将返回一个布尔类型的数组，其中True表示对应位置的元素是None。

使用np.where()函数获取None的索引：

none_indices = np.where(none_indices)[0]

这将返回一个包含None的索引的一维数组。

完整的代码示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, None, np.nan, 3, None])

nan_indices = np.isnan(arr)
nan_indices = np.where(nan_indices)[0]

none_indices = np.equal(arr, None)
none_indices = np.where(none_indices)[0]

print("NaN的索引：", nan_indices)
print("None的索引：", none_indices)

这样就可以得到包含None和NaN的索引数组。请注意，这里没有提及任何特定的腾讯云产品，因为在这个问题中与云计算品牌商无关。

相关搜索:Numpy int数组:查找多个目标int的索引 Numpy:根据索引和条件更改numpy数组中的值 numpy数组中的多维索引 Python:在numpy数组中查找列表使用None和冒号的Numpy数组切片：在numpy 3D数组中查找值的索引在Numpy Python中查找字符串数组的索引在numpy数组中查找max元素的索引，不包括少数索引在numpy数组中查找子数组的索引在numpy数组中查找最接近的值会产生nan输出

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