كيفية العثور على مواقع القيم NaN في مصفوفة NumPy

To get the indices of all NaN values in a NumPy array, you can use the np.where function. Here’s how you can do it:

pythonCopy code
import numpy as np

# Define the array
arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [2, 3, np.nan, 5],
                [np.nan, 5, 2, 3]])

# Find indices of NaN values
indices = np.where(np.isnan(arr))

# Convert indices to a list of tuples
indices_list = list(zip(indices[0], indices[1]))

print(indices_list)

This will output:

cssCopy code
[(1, 2), (2, 0)]

Here’s a breakdown of the code:

1. Import the NumPy library as np.
2. Define the array arr.
3. Use np.isnan(arr) to create a boolean mask of NaN values in the array.
4. Use np.where to get the indices where the mask is True.
5. Convert the indices to a list of tuples using zip.
6. Print the list of indices.

بالطبع! في هذا السياق، يمكننا استخدام np.argwhere بدلاً من np.where للحصول على نفس النتيجة. تختلف الاختلافات بينهما في تنسيق الإخراج فقط، حيث يقوم np.argwhere بإرجاع مصفوفة 2D تحتوي على الفهرس المطلوب للقيم NaN. اليك الكود:

pythonCopy code
import numpy as np

# تعريف المصفوفة
arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [2, 3, np.nan, 5],
                [np.nan, 5, 2, 3]])

# الحصول على الفهارس للقيم NaN
indices = np.argwhere(np.isnan(arr))

# تحويل الفهارس إلى قائمة من الأزواج
indices_list = [tuple(idx) for idx in indices]

print(indices_list)

هذا سيعيد نفس النتيجة:

cssCopy code
[(1, 2), (2, 0)]

يمكن استخدام أي من الطريقتين (np.where أو np.argwhere) وفقًا لتفضيلاتك الشخصية.