Python把数组中值为nan的，替换成''

在Python中，你可以使用`numpy`库来处理`NaN`和`Inf`值。对于值为`NaN`的情况，通常不推荐直接替换为`''`，因为它们代表的是缺失的数据而非特定的数值。然而，如果你确实想替换为字符串，比如空字符串，可以按照以下步骤操作：

1. 使用`fillna()`函数替换`NaN`[^1]:

t1 = ... # 假设这是你的t1变量
mean_column_values = t1.mean(axis=0)  # 计算每列的平均值

# 注意这里我们用平均值而不是0，因为题目提到要替换为非nans的均值
t1.fillna(mean_column_values, inplace=True)

如果想要替换为空字符串，你应该创建一个新的`NaN`掩码并用字符串填充：

# 创建一个与t1相同形状的全0数组作为NaN掩码
mask = np.isnan(t1)

# 对于每个非零元素，替换为''
t1[mask] = ''

至于第2点的任务，你需要对四维数组逐层处理，先替换值为0的位置，再取均值，最后可能还需要处理全0列。这部分逻辑会比较复杂，但基本思路如下：

# 示例代码简化版
arr_4d = ...  # 四维数组
arr_4d_zeros_replaced = arr_4d.copy()
arr_4d_zeros_replaced[arr_4d_zeros_replaced == 0] = np.nan

# 取不同维度的均值
slice_12 = arr_4d_zeros_replaced[:, :, :, :].mean(axis=(1, 2))
slice_13 = arr_4d_zeros_replaced[:, :, :, :].mean(axis=(0, 2))
slice_23 = arr_4d_zeros_replaced[:, :, :, :].mean(axis=(0, 1))

# 水平拼接
result = np.concatenate((slice_12, slice_13, slice_23), axis=-1)