如何删除窗口内NaN值周围的数组中的点_如何从df中删除NaN值以及附近的非NAN值？_无法更改二维数组中某个点周围的元素值 - 腾讯云开发者社区

要删除窗口内NaN值周围的数组中的点，可以按照以下步骤进行：

确定窗口大小：首先确定窗口的大小，可以是一个正方形或矩形窗口。窗口的大小取决于具体的应用场景和需求。
遍历数组：遍历整个数组，对于每个点，判断其是否为NaN值。如果是NaN值，则进入下一次循环。
窗口内判断：对于非NaN值的点，判断其周围窗口内的点是否存在NaN值。可以通过定义一个窗口内的坐标偏移数组来实现。遍历窗口内的坐标偏移数组，依次判断窗口内的点是否为NaN值。
删除点：如果窗口内存在NaN值，则将当前点删除。可以将当前点的值设置为特定的标记值，或者直接从数组中删除该点。
重复步骤2-4：继续遍历数组，重复步骤2-4，直到遍历完所有的点。

以下是一个示例代码，用于删除窗口内NaN值周围的数组中的点：

import numpy as np

def remove_nan_points(array, window_size):
    height, width = array.shape
    half_window = window_size // 2
    
    for i in range(half_window, height - half_window):
        for j in range(half_window, width - half_window):
            if np.isnan(array[i, j]):
                continue
            
            window = array[i - half_window:i + half_window + 1, j - half_window:j + half_window + 1]
            if np.isnan(window).any():
                array[i, j] = np.nan  # 设置为NaN值
                # 或者直接删除该点
                # array = np.delete(array, (i, j), axis=(0, 1))
    
    return array

这段示例代码使用了NumPy库来处理数组操作。array是输入的二维数组，window_size是窗口的大小。函数会返回删除了窗口内NaN值周围的点后的数组。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因应用场景和需求而有所不同。在实际应用中，还需要考虑边界情况、性能优化等因素。

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