使用numpy庫進行數據預處理可以包括以下幾個步驟：
1. 導入numpy庫：
import numpy as np
2. 加載數據集（這里假設你已經有一個名為data的numpy數組）：
# data = np.load('your_data_file.npy') # 如果數據來自文件，可以使用這種方式加載
3. 處理缺失值（例如，用平均值填充缺失值）：
mean_values = np.nanmean(data, axis=0) # 計算每列的平均值，忽略NaN值
data = np.where(np.isnan(data), mean_values, data) # 將NaN值替換為對應列的平均值
4. 標準化數據（例如，將數據縮放到均值為0，標準差為1的范圍）：
mean_values = np.mean(data, axis=0) # 計算每列的平均值
std_values = np.std(data, axis=0) # 計算每列的標準差
data = (data - mean_values) / std_values # 標準化數據
5. 分割數據集為訓練集和測試集（如果需要的話）：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)
以上代碼片段展示了如何使用numpy庫進行基本的數據處理。根據具體需求，還可以進行其他類型的預處理操作，如特征選擇、特征編碼等。
