Python dask.array.nanmean用法及代码示例

用法: dask.array.nanmean(a, axis=None, dtype=None, keepdims=False, split_every=None, out=None)

计算沿指定轴的算术平均值，忽略 NaN。

此文档字符串是从 numpy.nanmean 复制的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值会在展平的数组上，否则在指定的轴上。 float64 中间值和返回值用于整数输入。

对于 all-NaN 切片，返回 NaN 并引发 RuntimeWarning。

参数：

a：array_like

包含需要其平均值的数字的数组。如果a 不是数组，则尝试转换。

axis：{int，int 元组，无}，可选

计算平均值的一个或多个轴。默认是计算扁平数组的平均值。

dtype：数据类型，可选

用于计算平均值的类型。对于整数输入，默认值为 float64 ；对于不精确的输入，它与输入 dtype 相同。

out：ndarray，可选

用于放置结果的备用输出数组。默认为 None ；如果提供，它必须具有与预期输出相同的形状，但如果需要，类型将被强制转换。有关更多详细信息，请参阅输出类型确定。

keepdims：布尔型，可选

如果将其设置为 True，则缩小的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项，结果将针对原始 a 正确广播。

如果该值不是默认值，则 keepdims 将传递给 ndarray 的子类的 mean 或 sum 方法。如果子类方法没有实现keepdims，则会引发任何异常。

where：数组 of bool，可选(在 Dask 中不支持)

要包含在平均值中的元素。有关详细信息，请参阅~numpy.ufunc.reduce。

m：ndarray，见上面的 dtype 参数: 如果 out=None ，则返回包含平均值的新数组，否则返回对输出数组的引用。对于仅包含 NaN 的切片返回 Nan。

注意：

算术平均值是沿轴的非 NaN 元素的总和除以非 NaN 元素的数量。

请注意，对于浮点输入，均值是使用与输入相同的精度计算的。根据输入数据，这可能会导致结果不准确，尤其是对于 float32 。使用 dtype 关键字指定 higher-precision 累加器可以缓解此问题。

例子：

>>> a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])  
>>> np.nanmean(a)  
2.6666666666666665
>>> np.nanmean(a, axis=0)  
array([2.,  4.])
>>> np.nanmean(a, axis=1)  
array([1.,  3.5]) # may vary

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.nanmean。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

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注意：

例子：