Python | numpy.nanmean()函数

numpy.nanmean()函数是用于计算数组元素的平均值（用于排除NaN值）。

函数定义如下：

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

参数说明

• arr：数组或类数组对象。
• axis：int或元组（int），用于计算平均值的轴。如果未提供，则计算整个元数组。
• dtype：返回数组的数据类型。默认为None。
• out：用于放置结果的可选输出数组。
• keepdims：如果这个参数是True，那么减小维度的轴和尺寸保留在结果中。默认为False。

返回值

函数返回数组元素的平均值。

示例

import numpy as np

a = np.array([[1, np.nan], [2, 3]])

print("Array:")
print(a)
print()

print("Mean of the array without NaN values:")
print(np.nanmean(a))
print()

print("Row-wise average (mean) of the array without NaN values:")
print(np.nanmean(a, axis=1))
print()

print("Column-wise average (mean) of the array without NaN values:")
print(np.nanmean(a, axis=0))
print()

输出结果：

Array:
[[ 1. nan]
 [ 2.  3.]]

Mean of the array without NaN values:
2.0

Row-wise average (mean) of the array without NaN values:
[ 1.  2.5]

Column-wise average (mean) of the array without NaN values:
[ 1.5  3. ]

以上示例展示了如何使用numpy.nanmean()函数计算数组元素的平均值，同时排除NaN值。通过指定axis参数，还可以计算行、列的平均值。