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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。

标签:
numpy,矩阵,Nan,平均值

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。