从numpy数组中删除仅包含NaN的行和列

，可以使用numpy.isnan()函数来判断数组中的元素是否为NaN。然后，可以使用numpy.any()函数和numpy.all()函数来判断行或列是否全部为NaN。

以下是一个完善且全面的答案：

在处理numpy数组时，有时候需要删除仅包含NaN的行和列。NaN代表缺失值，可能会影响数据分析和模型训练的结果。下面是一种方法来删除仅包含NaN的行和列：

1. 首先，导入numpy库：

import numpy as np

1. 创建一个示例的numpy数组：

arr = np.array([[1, 2, np.nan],
                [4, np.nan, np.nan],
                [7, 8, 9]])

1. 使用numpy.isnan()函数判断数组中的元素是否为NaN：

mask = np.isnan(arr)

1. 使用numpy.any()函数和numpy.all()函数来判断行或列是否全部为NaN，并创建行和列的掩码：

row_mask = np.any(mask, axis=1)
col_mask = np.any(mask, axis=0)

1. 使用掩码来删除仅包含NaN的行和列：

filtered_arr = arr[~row_mask, ~col_mask]

现在，filtered_arr就是删除了仅包含NaN的行和列后的数组。

这种方法可以应用于各种场景，例如数据清洗、数据分析和机器学习等。如果你正在使用腾讯云的云计算服务，推荐使用腾讯云的云服务器（CVM）来运行你的计算任务。你可以在腾讯云的官方网站上了解更多关于云服务器的信息：腾讯云云服务器

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