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numpy中如何处理矩阵中的Nan

发布时间:2022-03-30 17:05:09 来源:亿速云 阅读:233 作者:iii 栏目:开发技术

本文小编为大家详细介绍“numpy中如何处理矩阵中的Nan”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“numpy中如何处理矩阵中的Nan”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。

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

读到这里,这篇“numpy中如何处理矩阵中的Nan”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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