test_exp =[0,1,2,3,4 5,6,7,8,9 10,11,12,nan,nan 15,16,17,18,19] 将数组nan用该列的中位数替换

test_exp 数组中包含了一些`NaN`值。为了用该列的中位数替换它们，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要找出所有数值元素的中位数。对于这个二维数组，如果你想要整体计算每行的中位数，可以先对每一行进行排序，然后找到中间的那个值（如果长度是奇数），或者取中间两个值的平均数（如果长度是偶数）。这一步可以用Python的pandas库比较方便。

import pandas as pd

# 将列表转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(test_exp, columns=['column'])

# 对每行进行排序并获取中位数
median_values = df['column'].dropna().interpolate('median').median()

# 使用dropna()移除NaN，interpolate('median')替换成缺失值的中位数
df['column'] = df['column'].fillna(median_values)

这里假设你是想用整个数据集中每个非空值（即非`NaN`）的中位数来填充。`interpolate('median')`会利用线性插值法填充NaN，并用每列的中位数代替。

现在，`df['column']`列中的`NaN`已经被替换为对应的中位数了。

相关问题

上述回答还是不能解决问题，我提供完整报错信息，请结合具体更加实际的解决方法：Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.26, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp Starting training for 50 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/376 [00:19<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 304, in train loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device)) # loss scaled by batch_size File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\utils\loss.py", line 117, in __call__ tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\utils\loss.py", line 211, in build_targets indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64 Process finished with exit code 1

根据你提供的完整报错信息，问题出现在utils/loss.py" 文件的第 211 行，具体错误是由于将 Float 类型转换为 __int64 类型时导致的。这个问题可能是由于使用了不正确的数据类型或者数据类型转换错误导致的。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：
1. 检查你的代码，确认目标标签(targets)的数据类型是正确的。在构建目标(targets)时，确保类型与代码中要求的类型一致。
2. 检查你的代码中是否有将 Float 类型转换为 __int64 类型的地方。如果有，请确保类型转换操作正确，并且没有其他错误。
3. 确保你使用的 PyTorch 版本和相关库的版本是兼容的。某些版本的 PyTorch 可能对数据类型转换有更严格的要求。

此外，还有几个可能的解决方法：
1. 尝试更新 PyTorch 版本到最新稳定版，并确保所有相关库也进行了更新。
2. 检查模型输出和目标标签之间的维度是否匹配。确保它们具有相同的形状和数据类型。
3. 检查目标标签(targets)中是否包含非法值，例如NaN或inf。如果有，请对其进行处理或排除。

如果以上方法都没有解决问题，我建议你查看相关函数(build_targets)的实现代码，了解其内部逻辑，并尝试进行调试以找出具体引发错误的原因。另外，你还可以参考 YOLOv5 的官方文档或者官方论坛，看是否有其他用户遇到类似问题并给出了解决方案。