一、什么是nanmean函数
在Python中，numpy包是用于数值计算的常用工具包。其中的nanmean函数可以计算数组的平均值，而且还可以处理数组中的NaN（Not a Number）值。
nanmean函数的语法如下：
numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=numpy._NoValue)其中，参数a表示要计算平均值的数组，axis表示要计算的轴方向，dtype表示返回值的数据类型，out表示返回值的输出数组，keepdims表示是否保留维度。
二、如何计算数组的平均值
要使用nanmean函数计算数组的平均值，需要首先导入numpy包：
import numpy as np然后，定义一个数组：
a = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])数组a中包含有NaN值，如果使用mean函数计算平均值，会得到一个错误的结果。因此，使用nanmean函数可以避免这个问题：
np.nanmean(a)输出结果为：
5.0nanmean函数自动忽略掉NaN值，并计算有效数值的平均值。也可以通过axis参数，指定按照某个轴方向计算平均值：
np.nanmean(a, axis=0)表示按照列方向计算平均值，输出结果为：
[4.0 5.0 6.0]三、如何处理返回值的数据类型
nanmean函数的返回值默认是float64类型，如果需要返回d类型的数据，可以通过dtype参数指定：
np.nanmean(a, dtype=np.float32)此外，还可以通过out参数指定返回值的输出数组：
out = np.empty(3, dtype=np.float32)
np.nanmean(a, axis=1, out=out)表示按照行方向计算平均值，并将结果存入数组out中。
四、如何保留维度
默认情况下，nanmean函数在计算平均值时会压缩维度，返回一个一维数组。如果需要保留维度，可以通过keepdims参数指定为True：
np.nanmean(a, axis=0, keepdims=True)表示按照列方向计算平均值，并保留列维度。
