我会按照以下思路做些事情:import numpy as np

def fill(arr, fwd_fill):

out = arr.copy()

if fwd_fill:

start, end, step = 0, len(out), 1

else:

start, end, step = len(out)-1, -1, -1

cur = out[start]

for i in range(start, end, step):

if np.isnan(out[i]):

out[i] = cur

else:

cur = out[i]

return out

def avg(arr):

fwd = fill(arr, True)

back = fill(arr, False)

return (fwd[:-2] + back[2:]) / 2.

arr = np.array([ 4, 4, 1, np.nan, np.nan, np.nan, -5, -4])

print arr

print avg(arr)

用最接近的NaN替换non函数,可以用一个最接近的NaN函数代替NaN。在

一旦你有了它,计算平均值是微不足道的,并且是由第二个函数完成的。在

你没有说你希望如何处理第一个和最后一个元素,所以代码只是把它们切掉。在

最后,值得注意的是,如果缺少输入数组的第一个或最后一个元素(在这种情况下,没有数据来计算某些平均值),函数可以返回nan。在

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