我如何重塑一个numpy数组来移除所有带有nans的元素？

要重塑一个numpy数组来移除所有带有NaNs的元素，可以使用numpy库中的isnan()函数和delete()函数来实现。

首先，使用isnan()函数检测数组中的NaNs元素，该函数返回一个布尔类型的数组，其中True表示对应位置的元素是NaNs，False表示不是NaNs。

然后，使用delete()函数删除数组中的NaNs元素。delete()函数接受三个参数：输入数组、要删除的元素的索引或切片、要删除的轴。由于我们要删除的是元素而不是整个轴，所以需要指定要删除的轴为None。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含NaNs的numpy数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])

# 检测数组中的NaNs元素
mask = np.isnan(arr)

# 删除数组中的NaNs元素
arr = np.delete(arr, np.where(mask), None)

print(arr)

输出结果为：

[1. 2. 4. 6.]

在这个示例中，我们首先创建了一个包含NaNs的numpy数组。然后，使用isnan()函数检测数组中的NaNs元素，并将结果保存在一个布尔类型的数组中。接下来，使用delete()函数删除数组中的NaNs元素，最后打印出删除NaNs元素后的数组。

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