让我们假设一个形状数组(n,5,2)其中包含NaNs 在随机位置，由以下代码生成：
n = 10
arr = np.random.rand(n, 5, 2)
# replace some values by nan
arr = arr.ravel()
index_array = np.arange(arr.size)
np.random.shuffle(index_array)
arr[index_array[:5]] = np.nan
arr = arr.reshape(n, 5, 2)
我怎样才能有效地过滤这个数组，以便只有那些arr[i]保留不包含的 sNaN是？最终的形状将是(m,5,2) with m<=n.
无需重塑任何东西：
has_nans = np.isnan(arr).any(axis=(-1,-2))
has_nans
array([False, False, False, True, True, True, False, False, False, True], dtype=bool)
>>> arr = arr[~has_nans]
>>> arr.shape
(6, 5, 2)
较旧版本的 numpy 您将需要执行以下操作：
has_nans = np.isnan(arr).any(axis=-1).any(axis=-1)
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