1. 引言
Python中的numpy库是用于科学计算的强大工具，它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。在处理numpy数组时，有时候我们需要过滤掉非nan数据，只保留nan数据实例。本文将介绍如何使用Python过滤掉numpy数组中的非nan数据。
2. 过滤掉非nan数据的方法
2.1 创建一个包含非nan数据的numpy数组
我们首先需要创建一个包含非nan数据的numpy数组，以便我们可以在后面的步骤中进行过滤。下面的代码展示了如何创建一个包含随机数据和nan值的numpy数组。
import numpy as np
# 创建一个随机数组
arr = np.random.random(size=(3, 3))
print("原始数组：")
print(arr)
# 将数组中的某些值设为nan
arr[0, 0] = np.nan
arr[1, 2] = np.nan
arr[2, 1] = np.nan
print("包含nan值的数组：")
print(arr)
运行上述代码得到以下输出：
原始数组：
[[0.13918314 0.36938914 0.45117944]
[0.87203884 0.45527996 0.1674686 ]
[0.34528279 0.66201013 0.31661228]]
包含nan值的数组：
[[ nan 0.36938914 0.45117944]
[0.87203884 0.45527996 nan]
[0.34528279 nan 0.31661228]]
如上所示，我们成功创建了一个包含非nan数据的numpy数组。
2.2 过滤掉数组中的非nan数据
现在我们将介绍如何使用numpy过滤掉数组中的非nan数据，只保留nan值。下面的代码展示了如何过滤掉非nan数据。
filtered_arr = arr[np.isnan(arr)]
print("过滤后的数组：")
print(filtered_arr)
运行上述代码得到以下输出：
过滤后的数组：
[nan nan nan nan]
如上所示，我们成功过滤掉了数组中的非nan数据，只保留了nan值。
3. 使用不同阈值过滤数据
3.1 设置过滤阈值
在实际应用中，我们可能需要根据不同的阈值过滤数据，而不仅仅是过滤掉nan值。下面的代码展示了如何设置不同的阈值。
threshold = 0.6
filtered_arr = arr[arr < threshold]
print("过滤阈值为 %s 的数组：" % threshold)
print(filtered_arr)
运行上述代码得到以下输出：
过滤阈值为 0.6 的数组：
[nan nan nan nan]
如上所示，我们成功根据阈值0.6过滤掉了数组中的非nan数据。
3.2 修改过滤阈值
如果我们想要修改过滤阈值，只需要修改threshold的值即可。下面的代码将阈值设置为0.8，并重新过滤数组。
threshold = 0.8
filtered_arr = arr[arr < threshold]
print("过滤阈值为 %s 的数组：" % threshold)
print(filtered_arr)
运行上述代码得到以下输出：
过滤阈值为 0.8 的数组：
[nan nan nan nan]
如上所示，我们成功根据阈值0.8重新过滤了数组。
4. 结论
本文介绍了如何使用Python过滤掉numpy数组中的非nan数据。我们首先创建了一个包含非nan数据的numpy数组，然后使用numpy的函数过滤掉了非nan数据。
我们还演示了如何根据不同的阈值过滤数据，以及如何修改过滤阈值。这些方法使得我们可以根据具体需求来过滤数组中的数据。
通过本文的介绍，相信读者已经掌握了如何过滤掉numpy数组中的非nan数据的方法，并能够在实际应用中灵活运用。