1樓：育知同創教育
import numpy as np
data = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])
# 獲得一個bool陣列
np.isnan(data)
# array([false, false, false, true, false, true], dtype=bool)
# 這樣可以獲版得nan的數權
量np.isnan(data).sum()
python出現：attributeerror: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'mask'
2樓：匿名使用者
我沒有用過這個模組，不過我可以給你大致解釋一下這個錯誤什麼意思：numpy.ndarray類裡沒有特性或方法"mask"
python 裡 np.array 的shape (2,)與(2,1)的分別是什麼意思，區別是什麼？
3樓：解纜一方
numpy.ndarray.shap是返回一個陣列維度的元組。 (2,)與(2,1)的區別如下：
ndarray.shape：陣列的維度。為一個表示陣列在每個維度上大小的整數元組。例如二維陣列中，表示陣列的「行數」和「列數」。
ndarray.shape返回一個元組，這個元組的長度就是維度的數目，即ndim屬性。
一般情況下：
[1,2]的shape值(2,)，意思是一維陣列，陣列中有2個元素。
[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一個二維陣列，每行有1個元素。
[[1,2]]的shape值是（1，2），意思是一個二維陣列，每行有2個元素。
參考資料
numpy簡明教程（
二、陣列1）.csdn部落格[引用時間2017-12-28]
4樓：匿名使用者
numpy.ndarray.shape 返回一個陣列維度的元組比如import numpy as np
x = np.array([1, 2])
y = np.array([[1],[2]])print x.shape
print y.shape
>>>(2,)
(2, 1)
注：x[1,2]的shape值(2,)，意思是一維陣列，陣列中有2個元素
y[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一個二維陣列，每個陣列中有1個元素
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