2016-06-10 13 views

risposta

36

np.isnan combinato con np.argwhere

x = np.array([[1,2,3,4], 
       [2,3,np.nan,5], 
       [np.nan,5,2,3]]) 
np.argwhere(np.isnan(x)) 

uscita:

array([[1, 2], 
     [2, 0]]) 
7

È possibile utilizzare np.where per corrispondere alle condizioni booleane corrispondenti a Nan valori dell'array e map ogni risultato di generare un elenco di tuples .

>>>list(map(tuple, np.where(np.isnan(x)))) 
[(1, 2), (2, 0)]