从 NumPy 数组中删除 NaN 值
处理 NumPy 数组中的数值数据时，经常会遇到 NaN 表示的缺失值（非数字）。为了确保正确的数据分析并避免错误，有必要删除这些 NaN 值。本文介绍了从 NumPy 数组中有效删除 NaN 的解决方案。
方法：
NumPy 提供了一种简单的方法来删除 NaN 值，使用：
<code class="python">x = x[~numpy.isnan(x)]</code>
说明：
这个解决方案的核心在于NumPy函数numpy.isnan。此函数接受一个输入数组并返回一个相同形状的布尔数组，其中 True 对应于 NaN 值，False 对应于有效数值。
要删除 NaN 值，可应用逻辑非运算符 ~布尔数组。这会产生一个数组，其中 True 是有效数字所在的位置，False 是存在 NaN 的位置。
最后，用布尔数组对原始数组 x 进行下标，过滤掉值为 False 的元素（即 NaN） ）。这有效地从数组中删除了所有 NaN 值，从而生成一个仅包含有效数字的数组。
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