numpy: linspace计算生成nan。如何从两个数组中删除点对？

numpy是Python中一个重要的科学计算库，提供了高性能的多维数组对象以及进行各种数值计算和数据操作的工具。其中，linspace函数是numpy中的一个函数，用于生成一个等差数列。

答案如下：

numpy的linspace函数用于生成一个等差数列，它接受三个参数：start、stop和num。其中，start表示数列的起始值，stop表示数列的结束值（包含在数列中），num表示生成的数列中的元素个数。

使用linspace函数计算生成的数列中存在nan的情况，通常是由于计算过程中的数据异常或者不符合数值计算的规则导致的。要从两个数组中删除这些存在nan的点对，可以使用numpy提供的isnan函数和逻辑运算。

具体步骤如下：

1. 导入numpy库：在代码中首先导入numpy库，可以使用以下语句：

import numpy as np

1. 创建两个包含nan的数组：根据题目要求，创建两个包含nan的数组，假设分别为arr1和arr2。
2. 使用isnan函数检测nan：使用numpy提供的isnan函数对arr1和arr2进行逐元素的检测，生成两个布尔类型的数组，分别表示arr1和arr2中的元素是否为nan。可以使用以下语句：

mask1 = np.isnan(arr1)
mask2 = np.isnan(arr2)

1. 使用逻辑运算删除存在nan的点对：通过对mask1和mask2进行逻辑与运算，可以得到一个新的布尔类型的数组，表示arr1和arr2中元素都不是nan的位置。可以使用以下语句：

mask = mask1 & mask2

1. 根据mask从arr1和arr2中删除对应的点对：使用numpy提供的布尔索引方式，根据mask从arr1和arr2中删除对应的点对。可以使用以下语句：

arr1 = arr1[~mask]
arr2 = arr2[~mask]

最终，经过以上步骤处理后，arr1和arr2中的点对中不存在nan值。

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请注意，上述答案仅供参考，具体的解决方案可能需要根据实际情况进行调整和优化。