numpy数字化中的屏蔽值
是指在进行数值计算时，将特定数值视为无效或缺失值，并在计算过程中将其屏蔽或忽略。屏蔽值在数据处理和分析中非常重要，可以帮助我们处理缺失数据、异常值或无效数据，以确保计算结果的准确性和可靠性。
numpy提供了一个特殊的数据类型numpy.nan来表示屏蔽值。numpy.nan是一个浮点数，表示不是一个数字（Not a Number）。当进行数值计算时，如果遇到numpy.nan，numpy会自动将其视为屏蔽值，并在计算过程中忽略它。
屏蔽值的优势在于可以简化数据处理过程，避免因缺失数据或异常值而导致的计算错误。通过将屏蔽值与其他数值进行运算，可以实现数据的过滤、填充或替换，以及统计分析等操作。
应用场景：
- 数据清洗：在数据清洗过程中，屏蔽值可以帮助我们处理缺失数据或异常值，使得数据更加完整和准确。
- 数据分析：在进行数据分析时，屏蔽值可以帮助我们排除无效数据，避免对结果产生干扰。
- 数值计算：在进行数值计算时，屏蔽值可以帮助我们处理缺失数据，确保计算结果的准确性。
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