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

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

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