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我有一个包含超过 330,000 行的 np.array。我只是尝试取它的平均值,它返回 NaN。即使我尝试过滤掉数组中任何可能的 NaN 值(无论如何都不应该有),average 也会返回 NaN。我在做一些完全古怪的事情吗?
我的代码在这里:
average(ngma_heat_daily)
Out[70]: nan
average(ngma_heat_daily[ngma_heat_daily != nan])
Out[71]: nan
最佳答案
试试这个:
>>> np.nanmean(ngma_heat_daily)
此函数在取平均值之前从数组中删除 NaN 值。
编辑:average(ngma_heat_daily[ngma_heat_daily != nan])
不起作用的原因是因为:
>>> np.nan == np.nan
False
根据 IEEE 浮点标准,NaN 不等于自身!您可以这样做来实现相同的想法:
>>> average(ngma_heat_daily[~np.isnan(ngma_heat_daily)])
np.isnan
、np.isinf
和类似函数对于此类数据屏蔽非常有用。
关于python - numpy 数组的平均值返回 NaN,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36224066/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!