numpy.nanmean

numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)

计算沿指定轴的算术平均值,忽略 NaN.

返回数组元素的平均值.默认情况下,平均值取自扁平化数组,否则取自指定的轴.对于整数输入,使用 float64 中间值和返回值.

对于全为 NaN 的切片,将返回 NaN 并引发 RuntimeWarning .

参数:

aarray_like

包含需要计算平均值的数字的数组.如果 a 不是数组,则尝试进行转换.

轴{int, tuple of int, None}, optional

计算均值的轴或轴. 默认值是计算展平数组的均值.

dtypedata-type,可选

用于计算平均值的类型. 对于整数输入,默认值为 float64 ;对于非精确输入,它与输入 dtype 相同.

outndarray,可选

用于放置结果的备用输出数组. 默认值为 None ;如果提供,它必须具有与预期输出相同的形状,但如果需要,将强制转换类型. 有关更多详细信息,请参阅 输出类型确定 .

keepdimsbool,可选

如果设置为 True,则将减少的轴保留在结果中,作为大小为 1 的维度. 使用此选项,结果将针对原始 a 正确广播.

如果该值不是默认值,则 keepdims 将传递给 ndarray 子类的 mean 或 sum 方法. 如果子类方法未实现 keepdims ,则会引发任何异常.

其中array_like of bool,可选

要包含在平均值中的元素.有关详细信息,请参见 reduce .

在 1.22.0 版本加入.

返回:

mndarray,请参见上面的 dtype 参数

如果 out=None ,则返回一个包含平均值的新数组,否则返回对输出数组的引用. 对于仅包含 NaN 的切片,返回 Nan.

参见

average

加权平均

mean

在不忽略 NaN 的情况下计算的算术平均值

var , nanvar

注释

算术平均值是沿轴的非 NaN 元素之和除以非 NaN 元素的数量.

请注意,对于浮点数输入,平均值的计算使用与输入相同的精度.根据输入数据,这可能会导致结果不准确,尤其是对于 float32 .使用 dtype 关键字指定更高精度的累加器可以缓解此问题.

示例

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>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])
>>> np.nanmean(a)
2.6666666666666665
>>> np.nanmean(a, axis=0)
array([2.,  4.])
>>> np.nanmean(a, axis=1)
array([1.,  3.5]) # may vary

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