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

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