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numpy数组中的np.nan是否占用内存？

在numpy数组中，np.nan是表示缺失值（NaN）的特殊值。np.nan是一个浮点数，它在内存中占用空间。具体来说，np.nan在内存中占用8个字节（64位浮点数）。

在numpy数组中，如果数组中包含np.nan值，那么这些np.nan值会占用相应的内存空间。这意味着数组的大小会受到np.nan值的影响。

然而，需要注意的是，numpy数组中的np.nan值并不会占用额外的内存空间。也就是说，如果数组中有多个np.nan值，它们共享相同的内存空间，不会重复占用内存。这是因为np.nan是一个特殊的浮点数值，它在内存中只有一个实例。

总结起来，np.nan在numpy数组中占用内存空间，但多个np.nan值不会重复占用内存。这使得numpy数组能够高效地处理缺失值的情况。

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