Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值

=t 返回bool类型的数组(矩阵)np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数；true的个数。np.isnan() 返回bool类型的数组。那么问题来了，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适么？会带来什么样的影响？比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果大于0，替换之后的均值肯定会变小，所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值（中值）或者是直接删除有缺失值的一行前言：在对numpy数组求平均np.mean()或者求数组中最大最小值np.max()/np.min()时，如果数组中有nan,此时求得的结果为：nan，那么该如何忽略其中的nan呢？此时应该用另一个方法：np.nanmean(),np.nanmax(),np.nanmin().使用np.mean()的效果使用np.nanmean()的效果