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在python中使用np.where函数时如何避免NaN？

在Python中使用np.where函数时，可以通过使用np.isnan函数来避免NaN值的问题。np.isnan函数用于检测数组中的NaN值，返回一个布尔数组，其中True表示对应位置的元素是NaN。

下面是一个示例代码：

代码语言：txt
复制
import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的数组
arr = np.array([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

# 使用np.isnan函数检测NaN值
mask = np.isnan(arr)

# 使用np.where函数将NaN值替换为指定的值
arr = np.where(mask, 0, arr)

print(arr)

输出结果为：[1. 0. 3. 0. 5.]

在上述代码中，首先创建了一个包含NaN值的数组arr。然后使用np.isnan函数检测数组中的NaN值，生成一个布尔数组mask。接下来，使用np.where函数将mask中为True的位置的元素替换为0，得到最终的数组arr。

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