用零填充3D列表中的缺失值，以创建3D numpy数组

要用零填充3D列表中的缺失值，可以使用NumPy库来创建3D的numpy数组，并使用numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为零。

首先，导入NumPy库：

import numpy as np

然后，创建一个3D列表，例如：

my_list = [[[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]], [[7, 8, 9], [10, np.nan, 12]]]

接下来，将3D列表转换为3D的numpy数组：

my_array = np.array(my_list)

现在，使用numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为零：

filled_array = np.nan_to_num(my_array, nan=0)

最后，打印填充后的3D numpy数组：

print(filled_array)

这样就可以得到用零填充缺失值后的3D numpy数组。

注意：以上代码示例中，np.nan表示缺失值。numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为指定的值，这里我们将其替换为零。