是什么原因导致numpy.nanstd()返回nan？
是什么原因导致numpy.nanstd()返回nan？
提问于 2015-03-10 00:53:12
我有一个比较大的一维阵列(20000次观测).当我计算标准偏差、平均值、和等统计数据时，我得到了nan值，但是当我从同一个数组计算出一个扰动时，我得到了我所期望的值。我尝试了一些函数，比如numpy.nanstd、nanmean。我做错什么了？我正在使用python 2.7.9
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2015-03-10 10:00:01
有三种情况下np.nanstd可能返回NaN
- 如果输入为空
- 如果输入中的所有元素都是NaN
- 如果其中一个元素是正的或负的无穷大。要理解发生这种情况的原因，请记住标准偏差的公式是
因为x包含inf，所以x的平均值也是inf。因此，在计算偏离平均值时，至少有一个元素等于inf。如果您在IPython提示符下尝试这样做，您将看到inf - inf被定义为NaN。
在前两种情况下，您应该得到一个有用的警告：
RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice.Stack Overflow用户
发布于 2020-05-13 20:09:18
np.nanstd的inf输出的另一个可能解释是Numpy数据类型用于存储数据。见下面的例子：
import numpy as np
a = np.array([1239., 1485., 63., 393., 37., 1186., 13., 402., 404., 915.], dtype='float16')
print(np.nanstd(a)) # returns inf
a = a.astype('float32')
print(np.nanstd(a)) # returns 519.87177页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/28954429
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