python - 忽略 NaN 的逐点数组平均值

Question

可能重复：
NumPy：计算移除 NaN 的平均值

我有几个形状相同的 numpy 数组。我想用一个小的扭曲来取他们的逐点平均值：在np.nan平均值中应该忽略一个值。换句话说，average(np.array([1,2,3]), np.array([5,np.nan,7]), np.array([np.nan, 4, 2])应该等于np.array([3,3,4])。

当然，我可以通过遍历每个 numpy 数组中的元素来做到这一点，但我希望避免它。有没有更好的方法来实现这个功能？

（Python 3，但我怀疑它是否重要。）

Answer 1

您可以使用scipy.stat's nanmean：

import numpy as np
from scipy.stats import nanmean
s = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [5.0, np.nan, 7.0], [np.nan, 4.0, 2.0]])

In [4]: nanmean(s)
Out[4]: array([ 3.,  3.,  4.])

@Dougal 在评论中指出，该bottleneck包对几个 numpy/scipy 函数的实现速度明显加快，包括一个nanmean.

Answer 2

您还可以将数组转换为屏蔽数组（使用fix_invalid屏蔽所有 NaN ）并在那里执行操作：

new_array = np.ma.fix_invalid(my_array)
print np.mean(new_array)

如果只是平均水平，那么nanmean@hayden 建议的速度大约快 4 倍。但是，如果您想对数组进行其他操作，最好使用掩码数组。