Python numpy.nanvar()

numpy.nanvar(arr, axis = None) :计算给定数据（数组元素）沿指定轴（如果有的话）的方差，同时忽略NaN值。

示例 :

x = 1 1 1 1 1
标准偏差 = 0 .方差 = 0

y = 9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, 4, 10, 9, 6, 9, 4

第1步：分布的平均值4=7
第2步 : (x – x.mean())**2的总和=178
第3步：求平均值=178/20=8.9
这个结果就是差异。

参数 :

arr : [array_like] 输入数组。

axis : [int or tuples of int]轴，我们想沿着这个轴计算方差。否则，它将认为arr是平坦的（对所有的轴都有效）。axis = 0意味着沿列的方差，axis = 1意味着沿行的方差。

out : [ndarray, optional]不同的数组，我们想把结果放在其中。该数组必须具有与预期输出相同的尺寸。

dtype : [data-type, optional]我们在计算方差时希望的类型。

Results :数组的方差（如果轴没有，则为标量值）或者数组中沿指定轴的方差值；同时忽略NaN值。

代码 #1:

# Python Program illustrating 
# numpy.nanvar() method 
import numpy as np 
      
# 1D array 
arr = [20, 2, np.nan, 1, 34] 
  
print("arr : ", arr) 
print("\nnanvar of arr : ", np.nanvar(arr)) 
  
print("var of arr : ", np.var(arr)) 
  
print("\nnanvar of arr : ", np.nanvar(arr, dtype = np.float32)) 
print("var of arr : ", np.var(arr, dtype = np.float32)) 
  

输出 :

arr :  [20, 2, nan, 1, 34]

nanvar of arr :  187.1875
var of arr :  nan

nanvar of arr :  187.1875
var of arr :  nan

代码 #2:

# Python Program illustrating 
# numpy.nanvar() method 
import numpy as np 
      
  
# 2D array 
arr = [[2, 2, 2, 2, 2], 
    [15, 6, np.nan, 8, 2], 
    [23, 2, 54, 1, 2, ], 
    [np.nan, 44, 34, 7, 2]] 
  
      
# nanvar of the flattened array 
print("\nnanvar of arr, axis = None : ", np.nanvar(arr)) 
  
print("\nvar of arr, axis = None : ", np.var(arr)) 
  
      
# nanvar along the axis = 0 
print("\nnanvar of arr, axis = 0 : \n", np.nanvar(arr, axis = 0)) 
  
print("\nvar of arr, axis = 0 : ", np.var(arr, axis = 0)) 
  
# nanvar along the axis = 1 
print("\nnanvar of arr, axis = 1 : ", np.nanvar(arr, axis = 1)) 

输出 :

nanvar of arr, axis = None :  249.88888888888889

var of arr, axis = None :  nan

nanvar of arr, axis = 0 : 
 [ 74.88888889 312.75       458.66666667   9.25         0.        ]

var of arr, axis = 0 :  [   nan 312.75    nan   9.25   0.  ]

nanvar of arr, axis = 1 :  [  0.      22.1875 421.84   313.1875]