這個問題源于在訓練機器學習的一個模型時，使用訓練數據時提示prepare的數據中存在np.nan

報錯信息如下：

ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 

剛開始不知道為什么會有這個，后來發現是list中存在nan值

下面是找到nan值的方法：

簡單找到：

import numpy as npx = np.array([2,3,np.nan,5,  np.nan,5,2,3])for item in x: if np.isnan(item): print('yes')

拿到index數組：

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

output： array([[1, 2], [2, 0]])

然而實際上，有些時候，如果是用pandas讀出的數據，在list中print時提示為nan，但用isnan方法卻并不能正確判斷，會提示TypeError，此時需要用pandas.isnull（）判斷該值是否為空

下面是numpy.isnan()的文檔

以上這篇Python Numpy:找到list中的np.nan值方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。