numpy 對矩陣中Nan的處理:采用平均值的方法
更新時間：2018年10月30日 09:49:09 作者：藍(lán)鯨123
今天小編就為大家分享一篇numpy 對矩陣中Nan的處理:采用平均值的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
盡管我們可以將所有的NaN替換成0，但是由于并不知道這些值的意義，所以這樣做是個下策。如果它們是開氏溫度，那么將它們置成0這種處理策略就太差勁了。
下面我們用平均值來代替缺失值，平均值根據(jù)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
以上這篇numpy 對矩陣中Nan的處理:采用平均值的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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