深入理解np.nanmean

一、基礎介紹

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
np.nanmean(arr)

np.nanmean是numpy庫中的一個函數，可以計算數組或者矩陣的算術平均值，同時跳過數組或者矩陣中的nan值。

如上所示，在數組arr中，有一個nan（not a number）的值，即非數值。這個值通常表示某個值不存在或者未定義。如果直接計算數組的算術平均值，結果將為nan，這時候np.mean失效，引出了np.nanmean。

二、參數說明

np.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)

1. a

表示需要求平均值的數組或者矩陣。

2. axis

表示沿着哪個軸進行求平均值操作，默認是對整個數組計算平均值。

3. dtype

表示返回值的數據類型，默認是計算出來的平均值的數據類型。

4. out

表示結果的數組。如果結果需要寫入一個已經存在的數組，那麼傳入這個已經存在的數組，並且指定keepdims為True。否則會創建一個新的數組。

5. keepdims

表示是否保留結果的維度。如果keepdims為True，則結果將會保留原本被進行操作的維度，即結果是一個x維數組，其中x的值等於原本數組的維度。

三、實例分析

1. 示例1

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, np.nan, 6],
                [7, 8, 9]])
np.nanmean(arr)

執行以上代碼會得到5.0，np.nanmean函數計算了整個數組的算術平均值，跳過了含有nan值的那個元素。

2. 示例2

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, np.nan, 6],
                [7, 8, 9]])
np.nanmean(arr, axis=0)

執行以上代碼會得到array([4., 5., 6.])，np.nanmean函數計算的是每列的算術平均值，對於第二列含有nan值的元素跳過處理

3. 示例3

import numpy as np
arr = np.arange(6, dtype=float).reshape((2, 3))
np.nanmean(arr, axis=1, keepdims=True)

執行以上代碼會得到以下輸出：

array([[1.],
       [4.]])

示例3計算了二維矩陣arr的沿第二維的算術平均值。輸出結果是一個二維矩陣，shape為（2，1），即保持原本矩陣的第一維，將第二維歸為一維。

四、應用場景

np.nanmean函數常用於數據清洗、數據分析、信號處理等領域，針對矩陣中部分元素的異常值（如nan）進行處理。

總結

本篇文章深入講解了numpy庫中的np.nanmean函數，從函數的定義、參數說明、示例分析和應用場景等方面進行了詳細的闡述。在遇到含有異常元素的矩陣時，np.nanmean是一種非常實用的計算算術平均值的方法。