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用零填充3D列表中的缺失值,以创建3D numpy数组

要用零填充3D列表中的缺失值,可以使用NumPy库来创建3D的numpy数组,并使用numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为零。

首先,导入NumPy库:

代码语言:txt
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import numpy as np

然后,创建一个3D列表,例如:

代码语言:txt
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my_list = [[[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]], [[7, 8, 9], [10, np.nan, 12]]]

接下来,将3D列表转换为3D的numpy数组:

代码语言:txt
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my_array = np.array(my_list)

现在,使用numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为零:

代码语言:txt
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filled_array = np.nan_to_num(my_array, nan=0)

最后,打印填充后的3D numpy数组:

代码语言:txt
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print(filled_array)

这样就可以得到用零填充缺失值后的3D numpy数组。

注意:以上代码示例中,np.nan表示缺失值。numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为指定的值,这里我们将其替换为零。

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