numpy.nanmean¶
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numpy.
nanmean
(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue>)[source]¶ 沿着指定的轴计算算术平均值,忽略NaN。
返回数组元素的平均值。默认情况下,平均数取平展数组,否则在指定轴上。
float64
中间和返回值用于整数输入。对于所有NaN切片,返回NaN并产生RuntimeWarning。
版本1.8.0中的新功能。
参数: a:array_like
数组包含需要平均值的数字。如果a不是数组,则尝试进行转换。
axis:int,可选
计算平均值的轴。默认值是计算平展数组的平均值。
dtype:数据类型,可选
用于计算平均值的类型。对于整数输入,默认值为
float64
;对于不精确的输入,它与输入dtype相同。out:ndarray,可选
备用输出放置结果的数组。默认值为
None
;如果提供,它必须具有与预期输出相同的形状,但如果必要,将投射类型。有关详细信息,请参阅doc.ufuncs
。keepdims:bool,可选
返回: m:ndarray,请参阅上面的dtype参数
如果out = None,则返回包含平均值的新数组,否则将返回对输出数组的引用。对于仅包含NaN的切片,返回Nan。
笔记
算术平均值是沿着轴的非NaN元素的总和除以非NaN元素的数量。
请注意,对于浮点输入,使用输入具有的相同精度计算平均值。根据输入数据,这可能会导致结果不准确,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此问题。例子
>>> 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])