Python中的numpy.nansum()

介绍

numpy.nansum()是Python中NumPy库中的一个函数，用于计算数组中所有元素的和，忽略掉NaN（Not a Number）值。与numpy.sum()不同之处在于，nansum()将忽略掉输入数组中的NaN值，而sum()将NaN视为有效的数字进行计算。

语法

numpy.nansum(array, axis=None, dtype=None, keepdims=<no value>)

• array: 要进行求和操作的数组。
• axis: 指定求和的方向，为None时将对整个数组进行求和，也可以是一个整数或元组来指定要沿着哪个轴求和。
• dtype: 返回结果的数据类型，可选参数。
• keepdims: 如果为True，则保持原始数组的维度，返回的结果会具有与原始数组相同的维度。

示例

下面是使用nansum()函数的一些示例：

示例1：对整个数组求和

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
result = np.nansum(arr)

print(result)

输出：

12.0

示例2：沿指定轴求和

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]])
result = np.nansum(arr, axis=1)

print(result)

输出：

[3. 10.]

示例3：保持维度

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]])
result = np.nansum(arr, axis=0, keepdims=True)

print(result)

输出：

[[5.  2.  6.]]

注意事项

• nansum()函数返回的结果是一个标量或具有与原始数组相同维度的数组。
• 如果数组中没有NaN值，nansum()将与sum()的结果相同。
• nansum()与nanmean()、nanstd()等函数结合使用时可以更方便地处理包含NaN值的数据。