秋天，大雁南飞，草木枯荣，掉落下的依依不舍的树叶随着瑟瑟的秋风飞动。尽管田园一片荒凉，但金灿灿的干草已覆盖了整个大地，几颗松树笔直的立在大地上，天空是多么广阔，多么蔚蓝！地是多么浩瀚，多么无边！天和地连在了一起，已分不清地平线在哪里，秋天的原野拥抱着蓝天，广阔的蓝天拥抱着田野！
尽管我们可以将所有的NaN替换成0，但是由于并不知道这些值的意义，所以这样做是个下策。如果它们是开氏温度，那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了。
下面我们用平均值来代替缺失值，平均值根据那些非NaN得到。
from numpy import * datMat = mat([[1,2,3],[4,Nan,6]]) numFeat = shape(datMat)[1] for i in range(numFeat): meanVal = mean(datMat[nonzero(~isnan(datMat[:,i].A))[0],i]) #values that are not NaN (a number) datMat[nonzero(isnan(datMat[:,i].A))[0],i] = meanVal #set NaN values to mean
以上这篇numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
