Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例
代码
需要先导入pandas
arr的数据类型为一维的np.array
import pandas as pd
arr[~pd.isnull(arr)]
补充知识：python numpy.mean() axis参数使用方法【sum(axis=*)是求和，mean(axis=*)是求平均值】
如下所示：
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])
print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True))
print('*'*50)
print(np.mean(X, axis=1, keepdims=True))
print('*'*50)
print(X.mean(axis=0))
print('*'*50)
print(X.mean(axis=1))
[[4. 5.]]
[[1.5]
[4.5]
[7.5]]
[4. 5.]
[1.5 4.5 7.5]
20200221
np.mean()还可计算列表元素均值：
import numpy as np list1=[1,2,3,4,5] list2=[[1,2,3],[4,5,6]] print(np.mean(list1)) print(np.mean(list2))
结果：
3.0
3.5
以上这篇Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持小牛知识库。
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问题内容： 如果不使用，我将如何过滤掉没有的数据？ 假设我有一个矩阵，客户可以在其中填写表格或其任何变体，而其他人则将其留空： 输出： 我将如何过滤出值，以便可以像这样使用结果： 我猜我需要类似的东西，但tilda不适用于字符串。 问题答案： 放下它们： 这将删除所有至少有两个non-的行。 然后，您可以将名称放在哪里： 编辑 实际查看您最初想要的是什么，而无需调用即可： 更新 3年后的这个问题，
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过滤掉数组中的非唯一值。 使用 Array.filter() 滤除掉非唯一值，使数组仅包含唯一值。 const filterNonUnique = arr => arr.filter(i => arr.indexOf(i) === arr.lastIndexOf(i)); filterNonUnique([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]); // [1,3,5]
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如果不使用我如何在没有的情况下过滤数据？ 假设我有一个矩阵，客户将填写或其任何变体，其他人则将其留空： 输出： 我如何过滤掉值，这样我就可以得到这样的结果： 我想我需要像但是tilda不能处理字符串。
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问题内容： 因为正则表达式使我感到恐惧，所以我试图找到一种方法来删除所有HTML标记并从Python中的字符串解析HTML实体。 问题答案： 使用lxml是最适合python的xml / html库。 如果您只想清理html，请查看lxml.html.clean模块
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所以我正在制作约会应用程序，现在我需要为用户创建一个匹配的人员列表。 因此，我需要一个firebase查询来查看性别，并检查是否已经匹配，如果匹配，则不应将其包括在列表中。 我试着按性别过滤数据。如何编辑此查询以检查它们是否已匹配？匹配项显示在用户/{userID}/Matches/{matchedUserID}中 这是我尝试的：
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永远不要信任外部输入。请在使用外部输入前进行过滤和验证。filter_var()和 filter_input() 函数可以过滤文本并对格式进行校验（例如 email 地址）。 外部输入可以是任何东西：$_GET 和 $_POST 等表单输入数据，$_SERVER 超全局变量中的某些值，还有通过 fopen('php://input', 'r') 得到的 HTTP 请求体。记住，外部输入的定义并不局