Python NumPy 数组去除 NaN 值：常见错误及解决方法

在 Python 中使用 NumPy 库处理数组时，经常会遇到 NaN 值（Not a Number）。要去除数组中的 NaN 值，可以使用 X = X[~np.isnan(X)]，但有时会遇到错误。

常见错误：

'X 为 array([13.65, 13.51, 13.54, 13.6 , 13.54, 13.5 , 13.48, 13.46, 13.41, 13.39, 13.39, 13.39, 13.43, 13.36, 13.39, 13.28, 13.32, 13.38, 13.35, 13.32, 13.4 , nan, nan, nan]) X = X[~np.isnan(X)] 为什么不能去除 nan 内容：' 这种情况可能是因为在运行代码之前没有导入 NumPy 库。

解决方法：

导入 NumPy 库：

import numpy as np

运行 X = X[~np.isnan(X)]，即可成功去除数组中的 NaN 值。

总结：

在使用 NumPy 函数前，务必确保已导入 NumPy 库。