如何获取numpy数组中所有NaN值的索引列表？

现在说我有一个numpy数组，定义为

[[1,2,3,4],
[2,3,NaN,5],
[NaN,5,2,3]]

现在，我想要一个包含缺失值的所有索引的列表，[(1,2),(2,0)]在这种情况下。

有什么办法可以做到吗？

np.isnan与np.argwhere结合

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

输出：

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

您可以使用np.where匹配与Nan数组值和map每个结果对应的布尔条件来生成的列表tuples。

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

由于x!=x返回与相同的布尔数组np.isnan(x)（因为np.nan!=np.nan将返回True），因此您还可以编写：

np.argwhere(x!=x)

但是，我仍然建议编写，np.argwhere(np.isnan(x))因为它更具可读性。我只是尝试提供在此答案中编写代码的另一种方法。