流程图

flowchart TD
    A[开始] --> B[导入numpy库]
    B --> C[创建一个包含空值的nparray]
    C --> D[查找并删除空值]
    D --> E[输出删除空值后的nparray]
    E --> F[结束]

步骤说明

  1. 导入numpy库：在Python中使用numpy库来处理数组和矩阵相关操作，我们需要先导入这个库。可以使用以下代码来导入numpy库：
import numpy as np
  1. 创建一个包含空值的nparray：我们首先需要创建一个含有空值的nparray，以便后续的操作。可以使用以下代码来创建一个含有空值的nparray：
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

在这个例子中，我们创建了一个包含5个元素的nparray，其中第3个元素是空值（np.nan）。

  1. 查找并删除空值：我们需要对nparray进行处理，找到并删除空值。可以使用以下代码来实现：
arr = arr[~np.isnan(arr)]

这行代码的意思是，使用numpy的isnan函数找到所有不是空值的元素，并重新赋值给arr。符号~表示“非”的意思，所以~np.isnan(arr)的结果是一个布尔数组，其中True表示对应位置的元素不是空值。

  1. 输出删除空值后的nparray：现在我们已经删除了空值，可以输出处理后的nparray。可以使用以下代码来输出：
print(arr)

这行代码的意思是将arr打印输出到控制台。

完整代码示例

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])  # 创建一个包含空值的nparray
arr = arr[~np.isnan(arr)]  # 查找并删除空值
print(arr)  # 输出删除空值后的nparray

运行以上代码，输出结果将是：[1. 2. 4. 5.]

通过以上步骤，我们成功地实现了“python 删除nparr空值”的操作。