NumPy.nanstd()函数介绍

简介

numpy.nanstd()函数计算数组中非NaN值的标准差。与numpy.std()函数相似，不同的是，numpy.nanstd()函数会忽略数组中的NaN值。该函数返回一个标量值，表示输入数组的非NaN值的标准差。

语法

numpy.nanstd(arr, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<no value>)

参数说明：

• arr: 必须是一个数组，可以是一维或多维数组。
• axis: 沿着该轴计算，返回的是数组中那个轴上的非NaN值的标准差。
• dtype: 数组及其元素的数据类型。
• out: 输出结果的可选输出数组。
• ddof: 调整方差值。
• keepdims: 若为True，则结果数组中会保留原数组中的维度。

示例

import numpy as np

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

print("arr的标准差是：{}".format(np.nanstd(arr)))

输出结果为：

arr的标准差是：1.5811388300841895

如果不使用numpy.nanstd()函数，则数组的标准差为：

import numpy as np

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

print("arr的标准差是：{}".format(np.std(arr)))

输出结果为：

arr的标准差是：nan

由于原数组中包含NaN值，所以numpy.std()计算结果为nan。

参考链接

Python Numpy nanstd()函数官方文档