Python inputter.fit与nan值的作用是什么？

我正在使用scikit学习库学习机器学习，当我看到来自

其代码如下：

import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp.fit([[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]])       

X = [[np.nan, 2], [6, np.nan], [7, 6]]
print(imp.transform(X)) 

据我所知，插补器用于填充缺失值，它使用了一些策略，如均值、中位数或模式。但我不明白这三行代码在做什么

imp.fit([[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]])       
X = [[np.nan, 2], [6, np.nan], [7, 6]]
print(imp.transform(X)) 

---

为什么它适合带有

np.nan

的矩阵？以及这些拟合如何影响

imp.transform（X）

？

当您运行

imp.fit

时，它会计算每列中要替换的值（在本例中为

平均值

）

您可以使用：

imp.statistics\uu

---

当您运行

imp.transform

时，它会用相应的值（在

imp.statistics\u

中的内容）完成

NaN

）

谢谢，在查看了

imp.statistics\u

中的内容后，我现在很清楚了