Python 无法在float类型的Numpy数组中标识None元素

以下是我所做的尝试：

series1 = np.array([1, 3, None, None, 5]).astype(np.float)
print(series1)
for i in range(series1.shape[0]):
    if series1[i] == None:
        print(series1[i])
    if series1[i] == 'None':
        print(i)
    try:
        if series1[i] == nan:
            print(series1[i])
    except NameError:
        pass
    if series1[i] == 'nan':
        print(series1[i])

输出

[ 1.  3. nan nan  5.]

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我需要if语句来标识Numpy数组中的元素在哪里是None。但是除了上面代码中的内容，我想不出其他任何东西。当我不提供.astype（np.float）命令时，它可以工作，它不打印任何内容，但我需要元素是float

TL；DR使用

import math
...
   if math.isnan(series1[i]):
      ...

nan

是一个特殊的浮点值，表示该数字不是有效值-表示不是数字。它不同于

None

，后者是一个Python对象，不是浮点或数值

创建数组时，Numpy会将

None

转换为

nan

s，这没关系-它们的语义相同。除了从“无”转换之外，某些算术结果还可能导致NaN，例如无穷大除以无穷大，或者在数组操作中，在零除法或其他无效运算中引发异常会中断所有程序流

但是，

nan

s只能以特定的方式检测。比较不是其中之一——它是Python中唯一一个用

==

比较来比较与自身不同的常规对象。（即：

nan==nan

导致

False

）

然后，您尝试将yur浮点值与

'None'

和

'nan'

进行比较：以这种方式引用的是文本字符串-组成名称的字符，而不是特殊的Python对象

在常规Python中检查nan的正确方法是使用

math.isnan（value）

（在执行此操作之前，必须

导入math

）。它返回True或False，可以直接在

if

语句中使用

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如果您在某个时候正在使用NumPy的向量函数，而不是使用外部Python

for

，则会出现

NumPy.isnan

调用。

我认为您在这里可以找到

x is None

是

None

的首选测试