固定值缺失值填充（填进相应的行列中，并且固定值要根据已经给出的数据来计算）

缺失值是可以通过已经给的数据算出来的，但是怎样才能用切片把数据提取出来进行计算，然后再把这些值填进相应的缺失值位置里呢

你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/248729
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：在训练前标准化了训练集和测试集，训练完了以后，抽取未标准化的一条数据进行预测，结果出了问题
除此之外, 这篇博客: 计算机视觉相关的评价指标中的 评价一个检测算法时，主要看两个指标，即是否正确的预测了框内物体的类别；预测的框和人工标注框的重合程度。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
您还可以看一下刘建萍老师的人工智能系列课程零基础讲解知识点和实例应用线性回归梯度下降逻辑回归课程中的讲解机器学中会涉及到的有关数学方面的知识储备有哪些小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
我可以通过pandas库的fillna函数来实现根据已有数据计算并填充固定值的缺失值。具体步骤如下：
1.导入pandas库
```
import pandas as pd
```
2.读取数据
```
df = pd.read_csv('data.csv')
```
3.用fillna函数填充缺失值，其中方法为固定值填充，填充值为10。
```
df.fillna(value=10, inplace=True)
```
4.保存填充后的数据
```
df.to_csv('filled_data.csv', index=False)
```
完整代码如下：
```
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna(value=10, inplace=True)
df.to_csv('filled_data.csv', index=False)
```
其中，data.csv为原始数据，filled_data.csv为填充后的数据。你可以根据实际需要进行修改。

为了帮助您解决这个问题，我需要更多关于数据的信息。但是，我可以给您一个示例来说明如何在类似情况下使用切片提取数据并填充缺失值。

假设我们有一个二维NumPy数组，其中包含一些缺失值（用np.nan表示）。我们将使用一个简单的插值方法来填充缺失值，即通过计算相邻元素的平均值来填充缺失值。

import numpy as np

# 示例数据
data = np.array([
    [1, 2, np.nan, 4],
    [5, np.nan, np.nan, 8],
    [9, 10, 11, 12]
])

# 找到缺失值的位置
missing_positions = np.argwhere(np.isnan(data))

# 对于每个缺失值
for pos in missing_positions:
    row, col = pos
    neighbors = []

    # 提取相邻元素
    if row > 0:
        neighbors.append(data[row - 1, col])
    if row < data.shape[0] - 1:
        neighbors.append(data[row + 1, col])
    if col > 0:
        neighbors.append(data[row, col - 1])
    if col < data.shape[1] - 1:
        neighbors.append(data[row, col + 1])

    # 计算相邻元素的平均值，并填充缺失值
    data[row, col] = np.mean(neighbors)

print("填充后的数据：")
print(data)

这个示例展示了如何找到缺失值的位置，提取相邻元素，计算它们的平均值，并填充缺失值。请注意，这仅适用于二维数组。对于其他数据结构（如Pandas DataFrame），方法可能略有不同。如果您提供更多关于数据的详细信息，我可以提供更具体的解决方案。