numpy 中怎么处理矩阵中的Nan

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

关于numpy 中怎么处理矩阵中的Nan就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。