numpy如数组中的nan，并将nan替换为平均值

示例代码：

# 如何处理数组中的nan，策略是将nan替换为平均值import numpy as np
t = np.arange(24).reshape(3,8).astype('float')
t[1,3:] = np.nan    #将第二行三列之后的元素替换为nan
print(t)# 遍历每一列，然后判断每一列是否有nan
for i in range(t.shape[1]):#获取当前列数据temp_col = t[:,i]# 判断当前列的数据中是否含有nannan_num = np.count_nonzero(temp_col != temp_col) if nan_num != 0: temp_col_not_nan = temp_col[temp_col==temp_col]# 将nan替换成这一列的平均值temp_col[np.isnan(temp_col)] = np.mean(temp_col_not_nan)print(t)

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