4,5])# 计算平均值,忽略NaNmean_ignore_nan=np.mean(arr_with_nan)print("numpyarray.com - 忽略NaN的平均值:",mean_ignore_nan)# 使用nanmean函数处理NaNmean_handle_nan=np.nanmean(arr_with_nan)print("numpyarray.com - 使用nanmean处理NaN的平均值:",mean_handle_nan)...
Python numpy.nanmean() numpy.nanmean()函数可以用来计算数组的平均值,忽略NaN值。如果数组中有NaN值,我们可以在不影响NaN值的情况下求出平均值。 语法: numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)) 参数: a: [arr_like] 输入阵列 轴:我们可以
mean:计算算术平均数,零长度数组的mean为NaN。 std和var:计算标准差和方差,自由度可调(默认为n)。 sum :对数组中全部或某轴向的元素求和,零长度数组的sum为0。 max和min:计算最大值和最小值。 argmin和argmax:分别为最大和最小元素的索引。 cumsum:计算所有元素的累加。 cumprod:计算所有元素的累积。 说明...
nanmean(a[, axis, dtype, out, keepdims])计算沿指定轴的算术平均值,忽略 NaN。 nanstd(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])计算沿指定轴的标准差,同时忽略 NaN。 nanvar(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])计算沿指定轴的方差,同时忽略 NaN。
np.mean(n) # 平均值1 np.average(n) # 平均值2 np.median(n)# 中位数 np.percentile(n,q=50) # 百分位数, q=50 表示中位数 n = n.reshape(-1) # 将二维转换成一维数组 display(n) np.argmax(n) #第一个最大值对应的下标 np.argmin(n) #第一个最小值对应的下标 np.argwhere(n==np...
代码中出现 nan,nan 在numpy 中表示的是 Not a Number,说明计算有问题,代码 not_zero_mask = data[:, new_recovered_idx] != 0 避免除数为 0 的情况。 六 平均值和标准差 # 平均值, 标准差 ratio_mean = ratio.mean() ratio_std = ratio.std() print("平均比例:", ratio_mean, ";标准差:",...
将缺失值设置为NaN,如下所示: 代码语言:javascript 复制 highs[highs == 0] = np.nan lows[lows == 0] = np.nan 使用nanmin(),nanmax(),nanmean()和nanstd()函数计算范围,最小值,最大值,均值和标准差: 代码语言:javascript 复制 ranges = highs - lows print("Minimum daily range", np.nanmin(...
mean 算数平均数。零长度的数组的mean为NaN std、var 分别为标准差和方差,自由度可调,默认为n min、max 最大值和最小值 argmin、argmax 分别为最大和最小元素的索引 cumsum 所有元素的累积和 cumprod 所有元素的累积积 1. 2. 3. 4. 5. 6.
nan 1. 普通聚合对于有缺失的数组来说会造成干扰,就需要使用带nan的聚合 np.nansum(nd2) 1. 159.0 1. np.nanmean(nd2) 1. 39.75 1. 聚合操作: 1)axis指定的是聚合的哪个维度,默认没有代表完全聚合(即把所有的数组全聚合起来最后得到一个常数),如果axis值指定哪个维度,这个维度就会消失,取而代之的是聚合...
(提示: mean) Z = np.random.random(30) m = Z.mean() print(m) 15. 创建一个二维数组,其中边界值为1,其余值为0 (★☆☆) (提示: array[1:-1, 1:-1]) Z = np.ones((10,10)) Z[1:-1,1:-1] = 0 print(Z) 16. 对于一个存在在数组,如何添加一个用0填充的边界? (★☆☆) ...