在NumPy数组中查找None和NaN的索引

Question

我有一个数组，长这样：

array([[  1.,   2.,   None],
       [ nan,   4.,   5.]])

我正在尝试以下操作：

np.equal(A, None) #works and finds index of None correctly
np.equal(A, np.nan) #doesn't work
np.isnan(A) #errors out

错误信息为：

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

我该如何处理这个问题，我正在尝试在给定的数组中找到None和nan的索引。

我的最终输出应该如下：

array([[False, False,  True],
       [True, False, False]], dtype=bool)

- Zanam

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np.nan 是一个合适的浮点数，但 None 是一个对象。因此你的数组具有对象类型。 - hpaulj

Answer 1

我们可以先将数组转换为浮点数类型，这将把None转换为NaN。然后可以在这个浮点数数组上使用numpy.isnan。

numpy.isnan(A.astype(float))

- kennytm