如何使用 NumPy 从随机数组中删除包含缺失值的行

这段代码使用了 NumPy 的函数 np.sum() 和 np.isnan() 来判断每一行是否存在缺失值。首先，np.isnan(Z) 会返回一个与 Z 相同大小的布尔类型的数组，其中 True 表示对应位置存在缺失值，False 表示没有缺失值。然后，np.sum(np.isnan(Z), axis=1) 会对每一行进行求和，得到一个包含每一行缺失值数量的一维数组。最后，通过比较这个一维数组是否等于 0，可以得到一个布尔类型的数组，其中 True 表示对应位置的行不存在缺失值，False 表示存在缺失值。将这个布尔类型的数组作为索引，可以从原始数组 Z 中选择出不包含缺失值的行。