首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

4分18秒

Java零基础-206-使用循环计算1到n的和

11分1秒

Java零基础-207-使用递归计算1到n的和

13分40秒

25-尚硅谷-Scala数据结构和算法-使用栈计算表达式的思路

7分8秒

059.go数组的引入

12分39秒
15分22秒
2分7秒

基于深度强化学习的机械臂位置感知抓取任务

1分1秒

LabVIEW计算输入信号的直方图

3分21秒

SuperEdge易学易用系列-系统简介

4分43秒

SuperEdge易学易用系列-使用ServiceGroup实现多地域应用管理

17分43秒

MetPy气象编程Python库处理数据及可视化新属性预览

2分23秒

【视频】使用Geobuilding软件将geojson或shapefile转换为3D三维城市模型文件

领券