numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法

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

以上这篇numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

• Python Numpy:找到list中的np.nan值方法
• python中nan与inf转为特定数字方法示例
• 在NumPy中创建空数组/矩阵的方法
• 基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解
• Python的numpy库中将矩阵转换为列表等函数的方法
• 浅谈利用numpy对矩阵进行归一化处理的方法