Python 具有空值的平均数组

可能重复：

我正在研究numpy，我有许多大小和形状相同的阵列。它们是500*500。它有一些空值。我想要一个数组，它是原始数组的一个元素一个元素平均值的结果。例如：

A=[ 1 Null 8 Null; Null 4 6 1]
B=[ 8 5 8 Null; 5 9 5 3]

生成的数组应类似于：

C=[ 4.5 5 8 Null; 5 6.5 5.5 2]

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我该怎么做呢？

更新：从NumPy 1.8开始，您可以使用而不是

scipy.stats.nanmean

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如果您有

scipy

，您可以使用：

您可以找到其他仅限numpy（屏蔽阵列）的解决方案。即

从以下列表开始（您也可以使用

None

，而不是

0

）

那么您应该有一个如下列表：

lst = [A, B]

定义一个函数来计算数字列表的平均值：

def mean(nums):
    return float(sum(nums)) / len(nums) if nums else 0

最后，您可以通过以下方式计算平均值：

C = [mean(filter(None, col)) for col in zip(*list)]

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这里的

Null

到底是什么？不，我的意思是在Python/NumPy中没有所谓的

Null

。它是

numpy.nan

，

None

还是什么？np.ma的一个优点是它可以处理整数数组，而

nan…

函数需要浮点数组作为输入。@PierreGM:啊，是的，因为整数数组中不允许使用

np.nan

s。谢谢你指出这一点。如果你没有scipy，还有一个问题。@rjf:谢谢你指出这一点。

lst = [A, B]

def mean(nums):
    return float(sum(nums)) / len(nums) if nums else 0

C = [mean(filter(None, col)) for col in zip(*list)]