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numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法
站长资源 2024/11/26 佚名
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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。

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这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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