是指通过编程语言中的数组数据结构，自动填充缺失的数值，以便完整地表示一组连续的数值序列。这种功能在很多开发场景中都非常有用，特别是在处理数据集合、生成序列或者进行数据分析时。

数组自动补全值的分类可以根据补全的方式进行划分，常见的方式有以下几种：

1. 线性补全：线性补全是指根据已有的数值序列，通过线性插值的方法来填充缺失的数值。例如，给定一个数组[1, 3, None, 7, None, 11]，线性补全后的结果可能是[1, 3, 5, 7, 9, 11]，其中缺失的数值通过线性插值计算得到。
2. 均值补全：均值补全是指根据已有的数值序列，计算平均值，并用平均值填充缺失的数值。例如，给定一个数组[1, 3, None, 7, None, 11]，均值补全后的结果可能是[1, 3, 6, 7, 6, 11]，其中缺失的数值用平均值6填充。
3. 插值补全：插值补全是指根据已有的数值序列，使用插值算法来填充缺失的数值。常见的插值算法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。例如，给定一个数组[1, 3, None, 7, None, 11]，插值补全后的结果可能是[1, 3, 5, 7, 9, 11]，其中缺失的数值通过插值算法计算得到。

数组自动补全值在实际应用中具有广泛的应用场景，例如：

1. 数据预处理：在数据分析和机器学习领域，经常需要对数据进行预处理，包括填充缺失值。使用数组自动补全值可以快速、准确地填充缺失的数值，提高数据的完整性和准确性。
2. 时间序列分析：在时间序列分析中，经常需要对缺失的时间点进行补全。使用数组自动补全值可以根据已有的时间点数据，自动填充缺失的时间点，使得时间序列的分析更加准确。
3. 数据可视化：在数据可视化中，经常需要对缺失的数据进行补全，以便更好地展示数据的趋势和变化。使用数组自动补全值可以填充缺失的数据，使得数据可视化更加完整和直观。

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