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本文小編為大家詳細介紹“numpy中如何處理矩陣中的Nan”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“numpy中如何處理矩陣中的Nan”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。
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
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