numpy.nanmean#

numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)[源代码]#

计算指定轴上的算术平均值,忽略 NaNs.

返回数组元素的平均值.默认情况下,平均值是基于展平的数组计算的,否则基于指定的轴计算.对于整数输入,使用 float64 作为中间值和返回值.

对于所有为NaN的切片,返回NaN并引发 RuntimeWarning.

在 1.8.0 版本加入.

参数:
aarray_like

包含所需均值的数字的数组.如果 a 不是数组,则尝试进行转换.

axis{int, tuple of int, None}, 可选

计算均值的轴或轴.默认是计算展平数组的均值.

dtype数据类型, 可选

用于计算平均值的类型.对于整数输入,默认值是 float64;对于不精确的输入,它与输入的 dtype 相同.

outndarray, 可选

要在其中放置结果的备用输出数组.默认值是 None;如果提供,它必须具有与预期输出相同的形状,但如有必要,类型将被强制转换.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,被减少的轴将作为尺寸为1的维度保留在结果中.使用此选项,结果将正确地与原始 a 广播.

如果值不是默认值,那么 keepdims 将被传递给 ndarray 子类的 mean 或 sum 方法.如果子类的方法没有实现 keepdims,任何异常都将被引发.

where类数组的布尔值,可选

要在均值中包含的元素.详见 reduce.

在 1.22.0 版本加入.

返回:
mndarray,见上面的 dtype 参数

如果 out=None,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 NaNs 的情况下取算术平均值

var, nanvar

备注

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.根据输入数据的不同,这可能导致结果不准确,特别是对于 float32.使用 dtype 关键字指定更高精度的累加器可以缓解这个问题.

示例

>>> 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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