我会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替换non函数，可以用一个最接近的NaN函数代替NaN。在

一旦你有了它，计算平均值是微不足道的，并且是由第二个函数完成的。在

你没有说你希望如何处理第一个和最后一个元素，所以代码只是把它们切掉。在

最后，值得注意的是，如果缺少输入数组的第一个或最后一个元素(在这种情况下，没有数据来计算某些平均值)，函数可以返回nan。在