Numpy MaskedArray.mean() 函数 | Python

简介

在使用 Python 的 Numpy 库进行科学计算时，numpy.ma.MaskedArray.mean() 函数可以用于计算给定 MaskedArray 数组的平均值。MaskedArray 是 Numpy 中的一种特殊数组类型，用于处理缺失值。

该函数返回数组的平均值，忽略掩码（mask）值。掩码是用于表示缺失值或无效值的特殊值。平均值是指数组中所有非掩码值的算术平均值。

语法

numpy.ma.MaskedArray.mean(axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)

参数

• axis：用于计算平均值的轴(可选参数)。默认为 None，表示计算整个数组的平均值。可以是整数或元组，用于指定多个轴。轴是用于计算平均值的方向。
• dtype：所需的返回类型(可选参数)。默认为 None，表示使用输入数组的类型。
• out：指定结果存储的可选输出数组(可选参数)。默认为 None。
• keepdims：是否保持输出数组的维度(可选参数)。默认为 False。如果设置为 True，则结果将保持输入数组的维度，并在轴上插入大小为 1 的尺寸。

返回值

返回给定 MaskedArray 数组的平均值。

示例

以下是一个示例，说明如何使用 numpy.ma.MaskedArray.mean() 函数：

import numpy as np

# 创建一个 MaskedArray 数组
a = np.ma.MaskedArray([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, False, True, False, False])

# 计算数组的平均值
mean_value = a.mean()

print(mean_value)  # 输出：3.0

在上面的示例中，创建了一个 MaskedArray 数组 a，其中使用 mask 参数指定了掩码值。只有当掩码的对应位置为 False 时，对应的值才被计算在内。因此，计算平均值时，只有 [1, 2, 4, 5] 被考虑，即 (1+2+4+5)/4 = 3。

注意事项

• 使用掩码数组可以处理缺失值，允许我们在对数组进行数学计算时忽略这些缺失值。
• 如果 axis 参数被指定，将沿指定轴计算平均值，否则将在整个数组上计算平均值。
• 如果 keepdims 参数设置为 True，则结果将保持输入数组的维度，并在相应轴上插入尺寸为 1 的维度。
• 返回的平均值具有与输入数组相同的数据类型，除非指定了 dtype 参数。

希望上述介绍对您理解 numpy.ma.MaskedArray.mean() 函数有所帮助。同时提醒您多多尝试，并查阅官方文档以获取更多详细信息。