numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法
更新时间：2018年10月30日 09:49:09 作者：蓝鲸123
今天小编就为大家分享一篇numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
尽管我们可以将所有的NaN替换成0，但是由于并不知道这些值的意义，所以这样做是个下策。如果它们是开氏温度，那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了。
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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