numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

状态机的概念和在Python下使用状态机的教程

什么是状态机? 关于状态机的一个极度确切的描述是它是一个有向图形,由一组节点和一组相应的转移函数组成。状态机通过响应一系列事件而“运行”。每个事件都在属于“当前”节点的转移函数的控制范围...

python实现随机森林random forest的原理及方法

引言 想通过随机森林来获取数据的主要特征 1、理论 随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保...

django数据模型(Model)的字段类型解析

字段类型(Field types) 1、AutoField 它是一个根据 ID 自增长的 IntegerField 字段。通常,你不必直接使用该字段。如果你没在别的字段上指定主 键,Dj...

pandas数值计算与排序方法

以下代码是基于python3.5.0编写的 import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # --------...

Python实现中一次读取多个值的方法

Python实现中一次读取多个值的方法

Python 2里面读取输入的函数是raw_input(), Python 3的是input(),读入一个值后回车读取输入就退出了,想要一次读取多个输入,可以像下面这样: a, b...