如何找到矩阵中的nan

在Python中，可以使用`numpy`库来处理矩阵，并使用`numpy.isnan()`函数来找到矩阵中的NaN（Not a Number）值。以下是一个简单的例子，展示如何找到矩阵中的NaN值：

```python

import numpy as np

创建一个包含NaN的矩阵

matrix = np.array([[1, 2, np.nan],

[4, np.nan, 6],

[7, 8, 9]])

使用numpy.isnan()找到矩阵中的NaN值

nan_mask = np.isnan(matrix)

输出结果

print("矩阵中的NaN值位置:")

print(nan_mask)

```

这段代码会输出矩阵中NaN值的位置。`nan_mask`是一个布尔数组，其中与原矩阵中NaN值对应的元素为`True`。

如果你想要获取这些NaN值而不是它们的索引，可以使用`np.where()`函数：

```python

找到矩阵中的NaN值

nan_values = matrix[nan_mask]

输出结果

print("矩阵中的NaN值:")

print(nan_values)

```

这将输出矩阵中所有的NaN值。