Python | Fonction numpy.nanmean() – GeeksforGeeks

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numpy.nanmean() La fonction peut être utilisée pour calculer la moyenne du tableau en ignorant la valeur NaN. Si le tableau a une valeur NaN et nous pouvons trouver la moyenne sans effet de la valeur NaN.

Syntaxe: numpy.nanmean(a, axe=Aucun, dtype=Aucun, out=Aucun, keepdims=))
Paramètres:
un: [arr_like] tableau d’entrée
axe: nous pouvons utiliser axe = 1 signifie ligne sage ou axe = 0 signifie colonne sage.
dehors: tableau de sortie
dtype : types de données du tableau
overwrite_input : Si True, autorise l’utilisation de la mémoire du tableau d’entrée a pour les calculs. Le tableau d’entrée sera modifié par l’appel à median.
keepdims : S’il est défini sur True, les axes qui sont réduits sont laissés dans le résultat en tant que cotes de taille un. Avec cette option, le résultat sera diffusé correctement par rapport à l’original a.
Retour: Renvoie la moyenne des éléments du tableau

Exemple 1:

Python3

import numpy as np

  

arr = np.tableau([[20, 15, 37], [47, 13, np.nan]])

  

print("Shape of array is", arr.shape)

  

print("Mean of array without using nanmean function:",

                                           np.mean(arr))

  

print("Using nanmean function:", np.nanmean(arr))

Production:

Shape of array is (2, 3)
Mean of array without using nanmean function: nan
Using nanmean function: 26.4

Exemple #2 :

Python3

import numpy as np

  

arr = np.tableau([[32, 20, 24],

                [47, 63, np.nan],

                [17, 28, np.nan],

                [10, 8, 9]])

  

print("Shape of array is", arr.shape)

  

print("Mean of array with axis = 0:",

             np.mean(arr, axis = 0))

  

print("Using nanmedian function:",

      np.nanmean(arr, axis = 0))

Production:

Shape of array is (4, 3)
Mean of array with axis = 0: [ 26.5   29.75    nan]
Using nanmedian function: [ 26.5   29.75  16.5 ]

Exemple #3 :

Python3

import numpy as np

  

arr = np.tableau([[32, 20, 24],

                [47, 63, np.nan],

                [17, 28, np.nan],

                [10, 8, 9]])

  

print("Shape of array is", arr.shape)

  

print("Mean of array with axis = 1:",

             np.mean(arr, axis = 1))

  

print("Using nanmedian function:",

      np.nanmean(arr, axis = 1))

Production:

Shape of array is (4, 3)
Mean of array with axis = 1: [ 25.33333333          nan          nan   9.        ]
Using nanmedian function: [ 25.33333333  55.          22.5          9.        ]

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