使用numpy对数组求平均时如何忽略nan值

目录

• numpy对数组求平均时忽略nan值
• 使用np.mean()的效果
• 使用np.nanmean()的效果
• numpy含nan值进行归一化操作
• 方法一
• 方法二

numpy对数组求平均时忽略nan值

在对numpy数组求平均np.mean()或者求数组中最大最小值np.max()/np.min()时，如果数组中有nan,此时求得的结果为：nan，那么该如何忽略其中的nan呢？

此时应该用另一个方法

• np.nanmean(),np.nanmax(),np.nanmin()

使用np.mean()的效果

使用np.nanmean()的效果

numpy含nan值进行归一化操作

方法一

import numpy as np
A = np.array([[  7,     4,   5,  7000],
              [  1,   900,   9,   nan],
              [  5, -1000, nan,   100],
              [nan,   nan,   3,  1000]])
#Compute NaN-norms
L1_norm = np.nansum(np.abs(A), axis=1)
L2_norm = np.sqrt(np.nansum(A**2, axis=1))
max_norm = np.nanmax(np.abs(A), axis=1)
#Normalize rows
A_L1 =  A / L1_norm[:,np.newaxis] # A.values if Dataframe
A_L2 =  A / L2_norm[:,np.newaxis]
A_max = A / max_norm[:,np.newaxis]
#Check that it worked
L1_norm_after = np.nansum(np.abs(A_L1), axis=1)
L2_norm_after = np.sqrt(np.nansum(A_L2**2, axis=1))
max_norm_after = np.nanmax(np.abs(A_max), axis=1)
 In[182]: L1_norm_after
Out[182]: array([1., 1., 1., 1.])
 In[183]: L2_norm_after
Out[183]: array([1., 1., 1., 1.])
 In[184]: max_norm_after
Out[184]: array([1., 1., 1., 1.])

方法二

rom numpy import nan, nanmean
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
A = [[  7,     4,   5,  7000],
     [  1,   900,   9,   nan],
     [  5, -1000, nan,   100],
     [nan,   nan,   3,  1000]]
scaler.fit(A)
In [45]: scaler.mean_
Out[45]: array([4.33333333,  -32.,    5.66666667, 2700.])
In [46]: scaler.transform(A)
Out[46]: array([[ 1.06904497,  0.04638641, -0.26726124,  1.40399977],
                [-1.33630621,  1.20089267,  1.33630621,         nan],
                [ 0.26726124, -1.24727908,         nan, -0.84893009],
                [        nan,         nan, -1.06904497, -0.55506968]])
In [54]: nanmean(scaler.transform(A), axis=0)
Out[54]: array([ 1.48029737e-16,  0.00000000e+00, -1.48029737e-16,0.00000000e+00])

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。