深入理解np.nanmean

一、基础介绍

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
np.nanmean(arr)

np.nanmean是numpy库中的一个函数，可以计算数组或者矩阵的算术平均值，同时跳过数组或者矩阵中的nan值。

如上所示，在数组arr中，有一个nan（not a number）的值，即非数值。这个值通常表示某个值不存在或者未定义。如果直接计算数组的算术平均值，结果将为nan，这时候np.mean失效，引出了np.nanmean。

二、参数说明

np.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)

1. a

表示需要求平均值的数组或者矩阵。

2. axis

表示沿着哪个轴进行求平均值操作，默认是对整个数组计算平均值。

3. dtype

表示返回值的数据类型，默认是计算出来的平均值的数据类型。

4. out

表示结果的数组。如果结果需要写入一个已经存在的数组，那么传入这个已经存在的数组，并且指定keepdims为True。否则会创建一个新的数组。

5. keepdims

表示是否保留结果的维度。如果keepdims为True，则结果将会保留原本被进行操作的维度，即结果是一个x维数组，其中x的值等于原本数组的维度。

三、实例分析

1. 示例1

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, np.nan, 6],
                [7, 8, 9]])
np.nanmean(arr)

执行以上代码会得到5.0，np.nanmean函数计算了整个数组的算术平均值，跳过了含有nan值的那个元素。

2. 示例2

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, np.nan, 6],
                [7, 8, 9]])
np.nanmean(arr, axis=0)

执行以上代码会得到array([4., 5., 6.])，np.nanmean函数计算的是每列的算术平均值，对于第二列含有nan值的元素跳过处理

3. 示例3

import numpy as np
arr = np.arange(6, dtype=float).reshape((2, 3))
np.nanmean(arr, axis=1, keepdims=True)

执行以上代码会得到以下输出：

array([[1.],
       [4.]])

示例3计算了二维矩阵arr的沿第二维的算术平均值。输出结果是一个二维矩阵，shape为（2，1），即保持原本矩阵的第一维，将第二维归为一维。

四、应用场景

np.nanmean函数常用于数据清洗、数据分析、信号处理等领域，针对矩阵中部分元素的异常值（如nan）进行处理。

总结

本篇文章深入讲解了numpy库中的np.nanmean函数，从函数的定义、参数说明、示例分析和应用场景等方面进行了详细的阐述。在遇到含有异常元素的矩阵时，np.nanmean是一种非常实用的计算算术平均值的方法。