擅长:python、mysql、java
<p>另外:如果要删除任何单个值中有nan或0的行</p>
<pre><code>a = np.array([
[1, 0, 0],
[1, 2, np.nan],
[np.nan, np.nan, np.nan],
[2, 3, 4]
])
mask = np.any(np.isnan(a) | np.equal(a, 0), axis=1)
a[~mask]
</code></pre>
<p>输出</p>
<pre><code>array([[ 2., 3., 4.]])
</code></pre>