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這篇文章主要介紹Python Numpy如何找到list中的np.nan值，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
這個問題源于在訓練機器學習的一個模型時，使用訓練數據時提示prepare的數據中存在np.nan
報錯信息如下：
ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string.
剛開始不知道為什么會有這個，后來發現是list中存在nan值
下面是找到nan值的方法：
簡單找到：
import numpy as np
x = np.array([2,3,np.nan,5,
np.nan,5,2,3])
for item in x:
if np.isnan(item):
print('yes')
拿到index數組：
x = np.array([[1,2,3,4], [2,3,np.nan,5], [np.nan,5,2,3]]) print（np.argwhere(np.isnan(x))）
output： array([[1, 2], [2, 0]])
然而實際上，有些時候，如果是用pandas讀出的數據，在list中print時提示為nan，但用isnan方法卻并不能正確判斷，會提示TypeError，此時需要用pandas.isnull（）判斷該值是否為空
下面是numpy.isnan()的文檔
以上是“Python Numpy如何找到list中的np.nan值”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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