Question

我正在逐行计算数组的平均值，而数组可以有一行或多行。某些值可以是NaN，在数组中，整行都是NaN。

当我的数组看起来像

时

[[  3.  nan  nan  nan  nan  nan  nan]
 [  1.  nan  nan  nan  nan  nan  nan]]

numpy.mean(.., axis=0)的结果是[ 2. nan nan nan nan nan nan]。

但是，当我只有一个像

这样的列数组时

[  5.  nan  nan  nan  nan  nan  nan]

然后numpy.mean(.., axis=0)的结果仅为nan。

但我想要[ 5. nan nan nan nan nan nan]。我怎样才能做到这一点？我是否必须使用if条件？

Answer 1

将您的数组换入atleast_2d。问题数组将被重新整形为[[5 nan ...]]，即1row 2d数组。

np.mean(np.atleast_2d(myarray), axis=0)

np.matrix做了类似的事情，但有更多的包袱，包括保留输出中的2个维度。如果需要，np.mean也可以保留尺寸。

Answer 2

您可以将数组转换为矩阵，以确保它具有所需的两个维度：

In [5]: arr = np.array([5., np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])

In [6]: np.mean(arr, axis=0)
Out[6]: nan

In [7]: np.mean(np.matrix(arr), axis=0)
Out[7]: matrix([[  5.,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

这适用于您的两个示例（但请注意，它会产生2D输出）。

使用numpy.mean（）保留垂直尺寸

2 个答案: