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下面我們用平均值來(lái)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

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文章題目：numpy中怎么處理矩陣中的Nan-創(chuàng)新互聯(lián)
瀏覽路徑：http://jinyejixie.com/article44/dcpiee.html

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