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numpy.nanmean（a，axis = None，dtype = None，out = None，keepdims = <无值> ）[源代码] ¶

沿指定轴计算算术平均值，忽略NaN。

返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值取自展平的数组，否则取自指定的轴。 float64中间值和返回值用于整数输入。

对于所有NaN片，将返回NaN并引发RuntimeWarning。

1.8.0版中的新功能。

参量

一个array_like

包含期望平均值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试进行转换。

轴{int，int元组，无}，可选

计算平均值所依据的一个或多个轴。默认值是计算平坦数组的平均值。

dtype 数据类型，可选

用于计算平均值的类型。对于整数输入，默认值为float64; 对于不精确的输入，它与输入dtype相同。

out ndarray，可选

放置结果的备用输出数组。默认值为None; 如果提供的话，它的形状必须与预期的输出形状相同，但是如果需要的话，将强制转换类型。有关更多详细信息，请参见 ufuncs-output-type。

keepdims bool，可选

如果将其设置为True，则缩小的轴将保留为尺寸1的尺寸。使用此选项，结果将相对于原始a正确广播。

如果值不是默认值，则 keepdims将传递给的子类的mean或sum方法ndarray。如果子类方法未实现keepdims，则将引发任何异常。

退货

m ndarray，请参见上面的dtype参数

如果out = None，则返回一个包含平均值的新数组，否则返回对输出数组的引用。对于仅包含NaN的切片，将返回Nan。

也可以看看

average

加权平均

mean

在不忽略NaN的情况下采用的算术平均值

var， nanvar

笔记

算术平均值是沿轴的非NaN元素的总和除以非NaN元素的数量。

请注意，对于浮点输入，将使用与输入相同的精度来计算平均值。根据输入数据，这可能导致结果不准确，尤其是对于float32。使用dtype关键字指定更高精度的累加器可以缓解此问题。

例子

>>> 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]) # may vary