Numpy 使用Python获取平均值时避免NaN值的方法

Numpy 使用Python获取平均值时避免NaN值的方法

在Python中使用Numpy进行数学运算时,经常会遇到NaN值的情况,特别是在数值计算中NaN是一个常见问题。

本文将介绍如何使用Numpy以及Python来获取平均值(均值)时,避免NaN值的情况。

阅读更多:Numpy 教程

1. 什么是NaN?

NaN是一种特殊的数值类型,代表着“Not a Number”,即不是一个数字的数值。例如:0/0,根据数学定义也就是无穷大或是NaN。

在Python中,NaN一般使用float类型来表示,它表示不确定的或无意义的数字。Numpy中也使用这个float类型来处理NaN值。

2. 避免NaN的情况

在Numpy中,使用mean函数计算一组数的平均值时,如果原始数据中含有NaN,那么其所计算的平均值也会是NaN,例如:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, np.nan])
np.mean(a)
Python

输出结果:

nan
Python

因此,我们需要避免NaN的情况,这时我们可以有两种方法:

2.1. 方法一:忽略含有NaN的数据

在使用mean函数计算平均值之前,可以使用Numpy中的isnan函数(is not a number的缩写)来判断数据中是否含有NaN值,例如:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, np.nan])
np.mean(a[~np.isnan(a)])
Python

输出结果:

2.0
Python

这里”~”是取反符号,表示把True变成False,False变成True。

2.2. 方法二:把NaN值替换成0

在对含有NaN的数据进行平均值计算时,我们也可以将NaN值替换成0,这时mean函数所计算的值就是不包含NaN的数据的平均值。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, np.nan])
np.mean(np.nan_to_num(a))
Python

输出结果:

1.5
Python

nan_to_num函数用0替换NaN和inf值,使数据可用于计算,例如:

a = np.array([1, 2, np.nan, np.inf])
np.nan_to_num(a)  # 把nan和inf值都替换成0
Python

输出结果:

array([1., 2., 0., 0.])
Python

3. 使用Numpy的mean函数计算平均值

Numpy中的mean函数用于计算数组中元素的平均值,可以使用它来简化对于数组的统计计算。它的使用方法如下:

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)
Python

其中,a代表要求平均值的数组,axis是一个非必传参数,表示按照哪个维度进行计算平均值,dtype指定最终平均值的类型,out是指最终计算结果的存储地址,keepdims指定是否保留该维度。

例如:

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np.mean(a)
Python

输出结果:

2.5
Python

此时不需要传递axis参数,默认按照整个数组进行计算平均值。

如果传递axis参数,则代表按照该轴进行计算平均值,例如:

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np.mean(a, axis=0)  # 按照列进行计算平均值
Python

输出结果:

array([2., 3.])
Python

这里axis为0,代表按照第0个轴,也就是按照列进行计算平均值。

4. 示例应用

下面将介绍两个示例,演示如何使用Numpy的mean函数进行计算平均值时,避免NaN值情况。

4.1. 示例1:计算数组平均值

假设有一个数组a,如下所示:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
Python

现在要计算这个数组的平均值,但是需要避免含有NaN的情况,可以使用刚才提到的方法一或方法二,分别如下所示:

方法一

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
np.mean(a[~np.isnan(a)])
Python

输出结果:

2.75
Python

方法二

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
np.mean(np.nan_to_num(a))
Python

输出结果:

2.2
Python

4.2. 示例2:计算矩阵每行的均值

假设有一个2 x 3的矩阵m,如下所示:

import numpy as np
m = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6]])
Python

现在要计算矩阵每行的平均值,但是需要避免含有NaN的情况,可以使用刚才提到的方法一或方法二,分别如下所示:

方法一

import numpy as np
m = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6]])
np.mean(m[~np.isnan(m)], axis=1)
Python

输出结果:

array([2., 5.])
Python

方法二

import numpy as np
m = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6]])
np.mean(np.nan_to_num(m), axis=1)
Python

输出结果:

array([2., 3.33333333])
Python

总结

本文介绍了在Numpy中使用Python获取平均值时避免NaN值的方法,包括忽略含有NaN的数据和把NaN值替换成0两种方法。同时也介绍了Numpy的mean函数的基本用法和示例应用场景。

希望读者通过本文的介绍,能够更好的掌握如何在使用Numpy进行计算平均值时避免NaN值的情况。

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