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這篇文章給大家介紹numpy 中怎么處理矩陣中的Nan，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
下面我們用平均值來代替缺失值，平均值根據那些非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
關于numpy 中怎么處理矩陣中的Nan就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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