让我们假设一个形状数组，(n,5,2)其中包含NaN由以下代码生成的随机位置的：
n = 10
arr = np.random.rand(n, 5, 2)
# replace some values by nan
arr = arr.ravel()
index_array = np.arange(arr.size)
np.random.shuffle(index_array)
arr[index_array[:5]] = np.nan
arr = arr.reshape(n, 5, 2)
如何有效过滤此数组，以便仅arr[i]保留不包含NaNs的那些s？然后将得到的形状将是(m,5,2)与m<=n。
无需重塑任何东西：
has_nans = np.isnan(arr).any(axis=(-1,-2))
has_nans
array([False, False, False, True, True, True, False, False, False, True], dtype=bool)
>>> arr = arr[~has_nans]
>>> arr.shape
(6, 5, 2)
较旧的numpy版本，您需要执行以下操作：
has_nans = np.isnan(arr).any(axis=-1).any(axis=-1)
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