NumPy 1.14 - numpy.nanmean()

numpy.nanmean




numpy

numpy.nanmean

numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class 'numpy._globals._NoValue'>) [source]

NaNs को अनदेखा करते हुए, निर्दिष्ट अक्ष के साथ अंकगणितीय माध्य की गणना करें।

सरणी तत्वों का औसत लौटाता है। औसत को डिफ़ॉल्ट रूप से चपटा सरणी पर लिया जाता है, अन्यथा निर्दिष्ट अक्ष पर। पूर्णांक आदानों के लिए float64 इंटरमीडिएट और रिटर्न मान का उपयोग किया जाता है।

RuntimeWarning NaN स्लाइस के लिए, NaN लौटाया जाता है और एक RuntimeWarning उठाया जाता है।

संस्करण 1.8.0 में नया।

पैरामीटर:

a : array_like

एरे युक्त संख्याएँ जिनका माध्य वांछित है। यदि कोई सरणी नहीं है, तो रूपांतरण का प्रयास किया जाता है।

अक्ष : int, वैकल्पिक

धुरी जिसके साथ साधनों की गणना की जाती है। डिफ़ॉल्ट रूप से चपटे सरणी के माध्य की गणना करना है।

dtype : data-type, वैकल्पिक

माध्य कंप्यूटिंग में उपयोग करने के लिए टाइप करें। पूर्णांक इनपुट के लिए, डिफ़ॉल्ट float64 ; अनुभवहीन इनपुट के लिए, यह इनपुट dtype के समान है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। डिफ़ॉल्ट None ; यदि प्रदान किया गया है, तो इसका अपेक्षित उत्पादन के समान आकार होना चाहिए, लेकिन यदि आवश्यक हो तो प्रकार डाला जाएगा। विवरण के लिए doc.ufuncs देखें।

रखवाले : बूल, वैकल्पिक

यदि इसे True पर सेट किया जाता है, तो जो कुल्हाड़ियों को कम किया जाता है, उन्हें परिणाम में एक आकार के साथ आयाम के रूप में छोड़ दिया जाता है। इस विकल्प के साथ, परिणाम मूल a खिलाफ सही ढंग से प्रसारित होगा।

यदि मूल्य कुछ भी है, लेकिन डिफ़ॉल्ट है, तो keepdims के उप-वर्गों के mean या sum विधियों के माध्यम से keepdims - keepdims जाएगा। यदि उप-वर्ग विधियां रखने वाले को लागू नहीं keepdims कोई अपवाद नहीं उठाया जाएगा।

यह दिखाता है:

m : ndarray, ऊपर dtype पैरामीटर देखें

यदि out=None , मतलब मान युक्त एक नया सरणी लौटाता है, अन्यथा आउटपुट सरणी का संदर्भ दिया जाता है। नान स्लाइस के लिए लौटाया जाता है जिसमें केवल NaN होते हैं।

यह भी देखें

average
भारित औसत
mean
NaNs को नजरअंदाज न करते हुए अंकगणित का अर्थ लिया गया

var , nanvar

टिप्पणियाँ

अंकगणितीय माध्य गैर-NaN तत्वों की संख्या से विभाजित धुरी के साथ गैर-NaN तत्वों का योग है।

ध्यान दें कि फ्लोटिंग-पॉइंट इनपुट के लिए, इनपुट की सटीकता के साथ माध्य की गणना की जाती है। इनपुट डेटा के आधार पर, यह परिणाम गलत हो सकता है, विशेष रूप से float32 dtype कीवर्ड का उपयोग करके एक उच्च परिशुद्धता संचायक को निर्दिष्ट करना इस समस्या को कम कर सकता है।

उदाहरण

>>> a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])
>>> np.nanmean(a)
2.6666666666666665
>>> np.nanmean(a, axis=0)
array([ 2.,  4.])
>>> np.nanmean(a, axis=1)
array([ 1.,  3.5])