Python 如何过滤出包含NaN'；s

让我们假设一个shape

（n，5,2）

数组，它在随机位置包含由以下代码生成的

NaN

s：

n = 10
arr = np.random.rand(n, 5, 2)

# replace some values by nan
arr = arr.ravel()
index_array = np.arange(arr.size)
np.random.shuffle(index_array)
arr[index_array[:5]] = np.nan
arr = arr.reshape(n, 5, 2)

---

如何有效地过滤此数组，以便只保留那些不包含NaN的

arr[I]

s？然后，生成的形状将是

（m，5,2）

，而

m无需重塑任何形状：

has_nans = np.isnan(arr).any(axis=(-1,-2))
has_nans 
array([False, False, False,  True,  True,  True, False, False, False,  True], dtype=bool)

>>> arr = arr[~has_nans]
>>> arr.shape
(6, 5, 2)

旧版本的numpy需要执行以下操作：

has_nans = np.isnan(arr).any(axis=-1).any(axis=-1)

这是一艘1号班轮：

new = arr[~np.isnan(arr).any((-1,-2))]

print new.shape
Out[10]: (5, 5, 2)

你知道吗，我想我不知道你可以这样使用
-2
。整洁的这很好，感谢老版本的numpy的提示，我真的需要它！