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使用np.nan()计算每行和每列的平均值

使用np.nan()计算每行和每列的平均值是不正确的。np.nan()是一个函数，用于创建一个NaN（Not a Number）的值，通常用于表示缺失数据。在计算平均值时，应该使用np.nanmean()函数来排除NaN值。

对于每行的平均值，可以使用np.nanmean()函数和axis参数设置为1来计算每行的平均值。示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的二维数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [np.nan, 8, 9]])

# 计算每行的平均值
row_means = np.nanmean(arr, axis=1)

print("每行的平均值：", row_means)

对于每列的平均值，可以使用np.nanmean()函数和axis参数设置为0来计算每列的平均值。示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的二维数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [np.nan, 8, 9]])

# 计算每列的平均值
column_means = np.nanmean(arr, axis=0)

print("每列的平均值：", column_means)

这样就可以得到每行和每列的平均值，而排除了NaN值的影响。

关于numpy的np.nanmean()函数的详细介绍和使用方法，可以参考腾讯云的文档链接：np.nanmean()函数文档

相关搜索:R计算行平均值，根据另一列的指示，每行对应不同的列使用输入值计算矩阵中每列的平均值如何使用Tcl脚本计算每列的平均值如何按特定行分组并计算每列的平均值？如何计算不同列中每行的斜率和截距如何计算多个数值列的每行平均值如何计算每行和每列的颜色像素值如何计算每行的列数？如何计算熊猫中每一列的日平均值？如何访问矩形矩阵中的每行和每列

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