将numpy二维数组中的np.nan值替换为指定的值

基础知识：
（1）np.nan表示该值不是一个数，比如数据中收入、年龄的缺失值；np.inf表示无穷大
（2）np.nan == np.nan 的结果为False
（3）nan与任何数的操作结果均为nan,例如sum((np.nan,4)) 的结果为nan
（4）一个ndarray数组t1，可以用np.isnan(t1) 定位到nan值的位置，再用t1[np.isnan(t1)] = 指定值 将nan替换为指定值
（5）np.nan_to_num(t1)，可以将t1中的nan替换为0
（6）t1[ t1 == t1]可以剔除所有nan只保留非nan值

现在生成一个3*4的数组，设定第1行，第2、3列位置两个元素为np.nan

import numpy as np
t1 = np.arange(12).reshape(3,4).astype('float')
t1[1,2:] = np.nan
print(t1)

[[ 0. 1. 2. 3.]
[ 4. 5. nan nan]
[ 8. 9. 10. 11.]]

1. 问题1：如何将