不使用导入numpy库，使用np.nan。
创始人
2024-12-28 13:01:18
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当不导入numpy库时，可以使用np.nan来表示缺失值。以下是一个示例代码：

# 创建一个包含缺失值的列表
data = [1, 2, np.nan, 4, 5]

# 计算列表中的平均值（忽略缺失值）
total = 0
count = 0
for num in data:
    if num != np.nan:
        total += num
        count += 1

mean = total / count
print(mean)

这段代码首先创建了一个包含缺失值的列表data，然后使用循环遍历列表中的每个元素。在循环中，使用条件语句判断元素是否为缺失值np.nan，如果不是缺失值则将其累加到total中，并增加计数器count的值。最后，计算平均值时，使用total除以count。请注意，np.nan与任何值（包括它自己）的比较都会返回False，因此不能使用num != np.nan来判断是否为缺失值，而应该使用np.isnan(num)来判断。

上一篇：不使用导入numpy或任何其他非本地导入的情况下读取numpy文件（.npy）

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