numpy.nanmean

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

沿指定轴计算算术平均值,忽略 NaNs.

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.

axis{int, tuple of int, None}, optional

计算均值的轴或多个轴.默认值是计算扁平化数组的均值.

dtypedata-type,可选

用于计算均值的类型.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,则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,请参见 输出类型确定 .

keepdimsbool, 可选

如果设置为 True,则缩减的轴将作为大小为 1 的维度保留在结果中.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, keepdims 将传递给 ndarray 子类的 mean 或 sum 方法.如果子类的方法没有实现 keepdims ,则会引发任何异常.

wherebool 的类数组对象,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 ,则返回一个新的数组,其中包含平均值,否则返回对输出数组的引用.对于仅包含 NaN 的切片,将返回 Nan.

参见

average

加权平均值

mean

在不忽略 NaN 的情况下计算算术平均值

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,对于浮点输入,均值是使用与输入相同的精度计算的.根据输入数据,这可能会导致结果不准确,尤其是对于 float32 而言.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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