在从NaN列表到numpy数组时保持numpy值？

在从NaN列表到NumPy数组时保持NumPy值的方法是使用np.nan函数创建NaN值，并将其替换到列表中，然后将列表转换为NumPy数组。

以下是具体的步骤：

1. 首先，导入numpy库：import numpy as np
2. 创建一个包含NaN值的列表，可以使用np.nan函数来表示NaN：my_list = [1, 2, np.nan, 4, np.nan]
3. 将列表中的NaN值替换为np.nan：my_list = [np.nan if np.isnan(x) else x for x in my_list]
4. 将处理后的列表转换为NumPy数组：my_array = np.array(my_list)

通过以上步骤，你可以将包含NaN值的列表转换为NumPy数组，并保持NaN值不变。

以下是一个完整的示例代码：

import numpy as np

my_list = [1, 2, np.nan, 4, np.nan]
my_list = [np.nan if np.isnan(x) else x for x in my_list]
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)

输出结果：

[ 1.  2. nan  4. nan]

此方法使用了NumPy中的函数和方法来处理NaN值，并且不涉及特定的云计算品牌商的产品。