Numpy 使用Python获取平均值时避免NaN值的方法

在Python中使用Numpy进行数学运算时，经常会遇到NaN值的情况，特别是在数值计算中NaN是一个常见问题。

本文将介绍如何使用Numpy以及Python来获取平均值（均值）时，避免NaN值的情况。

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NaN是一种特殊的数值类型，代表着“Not a Number”，即不是一个数字的数值。例如：0/0，根据数学定义也就是无穷大或是NaN。

在Python中，NaN一般使用float类型来表示，它表示不确定的或无意义的数字。Numpy中也使用这个float类型来处理NaN值。

在Numpy中，使用mean函数计算一组数的平均值时，如果原始数据中含有NaN，那么其所计算的平均值也会是NaN，例如：

输出结果：

因此，我们需要避免NaN的情况，这时我们可以有两种方法：

在使用mean函数计算平均值之前，可以使用Numpy中的isnan函数（is not a number的缩写）来判断数据中是否含有NaN值，例如：

输出结果：

这里”~”是取反符号，表示把True变成False，False变成True。

在对含有NaN的数据进行平均值计算时，我们也可以将NaN值替换成0，这时mean函数所计算的值就是不包含NaN的数据的平均值。

输出结果：

nan_to_num函数用0替换NaN和inf值，使数据可用于计算，例如：

输出结果：

Numpy中的mean函数用于计算数组中元素的平均值，可以使用它来简化对于数组的统计计算。它的使用方法如下：

其中，a代表要求平均值的数组，axis是一个非必传参数，表示按照哪个维度进行计算平均值，dtype指定最终平均值的类型，out是指最终计算结果的存储地址，keepdims指定是否保留该维度。

例如：

输出结果：

此时不需要传递axis参数，默认按照整个数组进行计算平均值。

如果传递axis参数，则代表按照该轴进行计算平均值，例如：

输出结果：

这里axis为0，代表按照第0个轴，也就是按照列进行计算平均值。

下面将介绍两个示例，演示如何使用Numpy的mean函数进行计算平均值时，避免NaN值情况。

假设有一个数组a，如下所示：

现在要计算这个数组的平均值，但是需要避免含有NaN的情况，可以使用刚才提到的方法一或方法二，分别如下所示：

输出结果：

输出结果：

假设有一个2 x 3的矩阵m，如下所示：

现在要计算矩阵每行的平均值，但是需要避免含有NaN的情况，可以使用刚才提到的方法一或方法二，分别如下所示：

输出结果：

输出结果：

本文介绍了在Numpy中使用Python获取平均值时避免NaN值的方法，包括忽略含有NaN的数据和把NaN值替换成0两种方法。同时也介绍了Numpy的mean函数的基本用法和示例应用场景。

希望读者通过本文的介绍，能够更好的掌握如何在使用Numpy进行计算平均值时避免NaN值的情况。