```python import numpy as np # 生成5x6二维数组，取值范围是[1, 30]的随机实数 a = np.random.uniform(1, 30, (5, 6)) # 随机选3个元素赋为缺失值np.nan # 注意：需要确保随机选择的元素不重复 random_rows = np.random.choice(a.shape[0], size=3, replace=False) # 随机选择3个不同的行索引 random_cols = np.random.randint(0, a.shape[1], size=3) # 随机选择3个列索引 a[random_rows, random_cols] = np.nan # 只显示有缺失值的行 missing_rows = a[np.any(np.isnan(a), axis=1)] print("含有缺失值的行：") print(missing_rows) # 用0替换缺失值，显示结果 a_filled = np.nan_to_num(a, nan=0) print("用0替换缺失值后的数组：") print(a_filled) # 额外需要注意的逻辑点： # 1. 随机选择元素时避免重复，否则可能少于3个缺失值。 # 2. 使用np.random.choice保证行索引随机且不重复。 # 3. 替换缺失值时使用np.nan_to_num函数可以简化操作。 [2025-03-13 20:19:30 | AI写代码神器 | 300点数解答]