计算预定义数量的数值的平均值和标准差，将缺失的行用零代替。

下面是一个示例代码，可以计算预定义数量的数值的平均值和标准差，并将缺失的行用零代替：

import numpy as np

def calculate_avg_std(data, num_rows):
    # 检查数据行数是否超过预定义数量
    if len(data) < num_rows:
        # 如果不足，用零填充缺失的行
        data += [[0] * len(data[0])] * (num_rows - len(data))
    
    # 将数据转换为NumPy数组
    data = np.array(data)
    
    # 计算平均值和标准差
    avg = np.mean(data, axis=0)
    std = np.std(data, axis=0)
    
    return avg, std

# 示例数据
data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

# 预定义数量
num_rows = 5

# 计算平均值和标准差
avg, std = calculate_avg_std(data, num_rows)

print("平均值：", avg)
print("标准差：", std)

在这个示例中，我们先检查数据行数是否超过预定义的数量，如果不足，则用零填充缺失的行。然后，我们将数据转换为NumPy数组，并使用np.mean()和np.std()函数计算平均值和标准差。最后，我们打印出计算得到的平均值和标准差。