这篇文章给大家介绍numpy 中怎么处理矩阵中的Nan，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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
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