根据条件选择Numpy数组中NaNs之后的第一次出现

，可以使用Numpy库中的函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入Numpy库：在代码中添加以下语句来导入Numpy库。

import numpy as np

1. 创建Numpy数组：根据题目要求，首先需要创建一个包含NaN值的Numpy数组。可以使用以下代码创建一个示例数组。

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])

1. 查找NaN值的索引：使用Numpy库中的isnan函数来查找数组中的NaN值，并使用argmax函数找到第一个NaN值的索引。

nan_index = np.isnan(arr).argmax()

1. 根据条件选择第一次出现NaN值之后的元素：根据题目要求，选择第一次出现NaN值之后的元素。可以使用切片操作来实现。

result = arr[nan_index+1:]

至此，根据条件选择Numpy数组中NaNs之后的第一次出现的完整代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])
nan_index = np.isnan(arr).argmax()
result = arr[nan_index+1:]

print(result)

以上代码将输出：

[4. 6.]

这个问题涉及到Numpy数组的操作，Numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理数组的各种函数。Numpy广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。

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