Python 使用numpy.mean（）保留垂直尺寸

我正在按行计算数组的平均值，而数组可以有一行或多行。有些值可以是

NaN

，在数组中，整行可以是

NaN

当我的数组看起来像

[[  3.  nan  nan  nan  nan  nan  nan]
 [  1.  nan  nan  nan  nan  nan  nan]]

numpy.mean（..，axis=0）

的结果是

[2.nan nan]

但是，当我只有一个列数组时

[  5.  nan  nan  nan  nan  nan  nan]

然后

numpy.mean（..，axis=0）

的结果仅为

nan

---

但是我想要

[5.楠楠楠]

。我怎样才能做到这一点？是否必须使用if条件？

您可以将数组转换为矩阵，以确保其具有所需的两个维度：

In [5]: arr = np.array([5., np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])

In [6]: np.mean(arr, axis=0)
Out[6]: nan

In [7]: np.mean(np.matrix(arr), axis=0)
Out[7]: matrix([[  5.,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

---

这将适用于您的两个示例（但请注意，它会生成2D输出）。

您可以将数组转换为矩阵，以确保它具有所需的两个维度：

In [5]: arr = np.array([5., np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])

In [6]: np.mean(arr, axis=0)
Out[6]: nan

In [7]: np.mean(np.matrix(arr), axis=0)
Out[7]: matrix([[  5.,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

---

这将适用于您的两个示例（但请注意，它会生成2D输出）。

您可以将数组转换为矩阵，以确保它具有所需的两个维度：

In [5]: arr = np.array([5., np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])

In [6]: np.mean(arr, axis=0)
Out[6]: nan

In [7]: np.mean(np.matrix(arr), axis=0)
Out[7]: matrix([[  5.,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

---

这将适用于您的两个示例（但请注意，它会生成2D输出）。

您可以将数组转换为矩阵，以确保它具有所需的两个维度：

In [5]: arr = np.array([5., np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])

In [6]: np.mean(arr, axis=0)
Out[6]: nan

In [7]: np.mean(np.matrix(arr), axis=0)
Out[7]: matrix([[  5.,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

---

这将适用于您的两个示例（但请注意，它会生成2D输出）。

将数组至少包装在2D中。问题阵列将被重塑为

[[5 nan…]]

，一个1row 2d阵列

np.mean(np.atleast_2d(myarray), axis=0)

---

np.matrix

做了一些类似的事情，但有更多的负担，包括在输出中保留2维

np.如果需要，mean

还可以保留维度。

将数组至少包装在

2d

中。问题阵列将被重塑为

[[5 nan…]]

，一个1row 2d阵列

np.mean(np.atleast_2d(myarray), axis=0)

---

np.matrix

做了一些类似的事情，但有更多的负担，包括在输出中保留2维

np.如果需要，mean

还可以保留维度。

将数组至少包装在

2d

中。问题阵列将被重塑为

[[5 nan…]]

，一个1row 2d阵列

np.mean(np.atleast_2d(myarray), axis=0)

---

np.matrix

做了一些类似的事情，但有更多的负担，包括在输出中保留2维

np.如果需要，mean

还可以保留维度。

将数组至少包装在

2d

中。问题阵列将被重塑为

[[5 nan…]]

，一个1row 2d阵列

np.mean(np.atleast_2d(myarray), axis=0)

---

np.matrix

做了一些类似的事情，但有更多的负担，包括在输出中保留2维

np。如果需要，mean

也可以保留维度。

您确定第二个数组是二维数组吗？如果是一维向量，它就行不通了

a=np.array（[5，np.nan，np.nan]，ndmin=2）

，

np.mean（a，axis=0）

为我提供了预期的结果。你确定你的第二个数组是二维数组吗？如果是一维向量，它就行不通了

a=np.array（[5，np.nan，np.nan]，ndmin=2）

，

np.mean（a，axis=0）

为我提供了预期的结果。你确定你的第二个数组是二维数组吗？如果是一维向量，它就行不通了

a=np.array（[5，np.nan，np.nan]，ndmin=2）

，

np.mean（a，axis=0）

为我提供了预期的结果。你确定你的第二个数组是二维数组吗？如果是一维向量，它就行不通了

a=np。数组（[5，np.nan，np.nan]，ndmin=2）

，

np。平均值（a，axis=0）

为我提供了预期的结果。