Numpy MaskedArray.average()函数介绍

概述

Numpy是一个用于科学计算的强大的Python库，它提供了处理数组和矩阵的功能。Numpy的MaskedArray是一个可以处理带有缺失值的数组的数据结构。average()函数是Numpy MaskedArray类中的一个方法，用于计算MaskedArray对象的平均值。

语法

numpy.ma.MaskedArray.average(self, axis=None, weights=None, returned=False)

参数

• axis（可选）：指定计算平均值的轴。默认值为None，表示计算所有元素的平均值。
• weights（可选）：指定计算平均值时的权重。默认值为None。
• returned（可选）：指定是否返回平均值和权重之和。默认值为False。

返回值

计算得到的MaskedArray对象的平均值。如果returned=True，则还返回平均值和权重之和。

示例

import numpy as np

# 创建一个带有缺失值的数组
data = np.ma.masked_array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, False, False, True, False])

# 计算平均值
average_value = data.average()
print(average_value)  # 输出：3.0

在上面的示例中，我们通过传递一个带有缺失值和对应的掩码数组来创建了一个MaskedArray对象。然后我们调用average()函数计算了该数组的平均值，并将结果打印输出。

注意事项

• 如果没有缺失值，则average()函数的行为类似于numpy的mean()函数。
• 如果指定了axis参数，则计算沿指定轴的平均值。
• 如果指定了weights参数，则计算加权平均值，其中权重提供了额外的权重系数。
• 如果指定了returned参数为True，则除了平均值外，还会返回一个元组，其中包含平均值和权重之和。
• 若MaskedArray对象中的所有元素都被掩码，则average()函数将返回一个NaN值（Not a Number）。

以上就是Numpy MaskedArray.average()函数的介绍。该函数可以方便地计算带有缺失值的数组的平均值。