本文简要介绍 python 语言中 numpy.nanmedian 的用法。 用法: numpy.nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=<no value>) 计算沿指定轴的中位数,同时忽略 NaN。 返回数组元素的中位数。 参数: a: array_like 可以转换为数组的输入数组或对象
忽略数组中nan值 numpy.nanmedian() 选择题 以下程序的运行结果是? import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,np.nan]]) print("【显示】a:");print(a) print("【执行】print(np.median(a))") print(np.median(a)) print("【执行】print(np.nanmedian(a))") print(np.nanmedian(a)...
np.nanmean(arr, axis =1)) 输出: Shape of array is (4, 3) Mean of array with axis = 1:[ 25.33333333 nan nan 9. ] Using nanmedian function:[ 25.33333333 55. 22.5 9. ]
numpy.nanmedian(a[, axis, out, overwrite_input, ...]):计算a在指定轴上的中位数,忽略NaN numpy.nanmean(a[, axis, dtype, out, keepdims]):计算a在指定轴上的算术均值,忽略NaN numpy.nanstd(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims]):计算a在指定轴上的标准差,忽略NaN ...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中nanmedian方法的使用。 原文地址:Python numpy.nanmedian函数方法的使用 ...
numpy.nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=)[source] 沿指定轴计算中位数,而忽略NaN。 返回数组元素的中位数。 1.9.0版中的新功能。 参数: a:array_like 输入数组或可以转换为数组的对象。 axis:{int, int类型的sequence, None}, 可选 ...
nan(NAN,Nan):not a number表示不是一个数字 什么时候numpy中会出现nan: 当我们读取本地的文件为float的时候,如果有缺失,就会出现nan 当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大) inf(-inf,inf):infinity,inf表示正无穷,-inf表示负无穷 ...
numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)) Python Copy参数: a: [arr_like] 输入阵列 轴:我们可以使用轴=1表示行,或轴=0表示列。 out:输出阵列 dtype:数组的数据类型 overwrite_input: 如果为真,则允许使用输入数组a的内存进行计算。输入数组将被调用median修改。 keepdims:如果...
nanmedian(a[, axis, out, overwrite_input, …])计算沿指定轴的中位数,同时忽略 NaN。 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。
格式:numpy.median(a,[,axis,out,overwrite_input,keepdims]) 参数解读: a:数组或可以转化成数组的对象 axis:指定沿着某个轴来计算中位数,axis=0表示按列,axis=1表示按行,默认值None表示对整个数组 该函数除了a参数外,其余参数为可选项 nanmedian()函数是计算数组a在沿某轴(axis)方向上忽略nan值的中位数 ...