numpy中如何处理矩阵中的Nan

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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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