我會按照以下思路做些事情：import numpy as np

def fill(arr, fwd_fill):

out = arr.copy()

if fwd_fill:

start, end, step = 0, len(out), 1

else:

start, end, step = len(out)-1, -1, -1

cur = out[start]

for i in range(start, end, step):

if np.isnan(out[i]):

out[i] = cur

else:

cur = out[i]

return out

def avg(arr):

fwd = fill(arr, True)

back = fill(arr, False)

return (fwd[:-2] + back[2:]) / 2.

arr = np.array([ 4, 4, 1, np.nan, np.nan, np.nan, -5, -4])

print arr

print avg(arr)

用最接近的NaN替換non函數，可以用一個最接近的NaN函數代替NaN。在

一旦你有了它，計算平均值是微不足道的，并且是由第二個函數完成的。在

你沒有說你希望如何處理第一個和最后一個元素，所以代碼只是把它們切掉。在

最后，值得注意的是，如果缺少輸入數組的第一個或最后一個元素(在這種情況下，沒有數據來計算某些平均值)，函數可以返回nan。在