比较两个包含NaN的矩阵，并在Python中屏蔽两个矩阵中至少一个包含NaN的元素值

我有两个3D矩阵（A和B），都包含随机元素中的NaN。我比较这两个矩阵，在其中至少有一个矩阵包含NaN的地方，我希望它们都包含NaN。换句话说，如果它们在该索引处都不包含NaN，我想用NaN替换该索引值。有没有一种有效的方法可以使用python函数实现这一点

import numpy as np

# Create the fake variables A and B. Here is what A and B look like initially:
A = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [np.nan, 8, 9]])
B = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, np.nan], [np.nan, 8, 9]])

# What I want A and B to look like in the end:
A
array([[  1.,   2.,  nan],
       [  4.,  nan,  nan],
       [ nan,   8.,   9.]])

B
array([[  1.,   2.,   nan],
       [  4.,   nan,  nan],
       [ nan,   8.,   9.]])

你需要和

---

使用

np.logical\u或
创建掩码<代码>np.logical_或（np.isnan（A），np.isnan（B））
@Kasramvd谢谢！这也是一个优雅的解决方案！可爱！非常感谢。我知道这必须有一个简单的函数。
>>> A[np.isnan(B)] = np.nan
>>> B[np.isnan(A)] = np.nan