numpy nanmean () 'float‘对象没有属性'dtype’错误

numpy.nanmean()函数是NumPy库中的一个函数，用于计算数组中的平均值，忽略NaN值。在给定的数组中，NaN表示缺失值或无效值。

该函数的语法如下：

numpy.nanmean(arr, axis=None)

参数说明：

arr：要计算平均值的数组。
axis：指定计算平均值的轴。默认为None，表示计算整个数组的平均值。

该函数返回一个标量值，表示数组中有效值的平均值。

使用示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]])
mean = np.nanmean(arr)
print(mean)

输出：

3.0

该函数的优势在于能够处理包含NaN值的数组，并且在计算平均值时忽略这些NaN值，避免了NaN值对计算结果的影响。

应用场景：

数据分析和处理：在处理包含缺失值的数据时，可以使用nanmean()函数计算有效值的平均值，而不受缺失值的影响。
科学计算：在科学计算中，经常会遇到包含NaN值的数据，使用nanmean()函数可以准确计算有效值的平均值。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云对象存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/bc
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/mu

相关·内容

Numpy属性dtype的转换(数据类型转换):unit8和float32转换

查看数据类型print(image.dtype)unit8 转换成 float32先将图片转化为float32类型，再除以255，得到0-1之间的数import numpy as npimage = image.astype...(np.float32) / 255float32 转换成 uint8每个数乘以255，再转化为uint8import numpy as npimage = (image * 255).astype(np.uint8

7.8K4 0

NumPy 1.26 中文文档（五十六）

('float64') # numpy 1.22 dtype('float32') # numpy 1.23 此更改仅影响float32和float16向量，ord不是-Inf，0，1，2和Inf...('float64') # numpy 1.22 dtype('float32') # numpy 1.23 此更改仅影响float32和float16向量，ord不是-Inf，0，1，2和Inf...) # numpy 1.22 dtype('float32') # numpy 1.23 此更改仅影响具有ord不是-Inf、0、1、2和Inf的float32和float16向量。...[typing.Any, numpy.dtype[numpy.float64]] (gh-19879) 改进 ctypeslib.load_library现在可以接受任何路径类对象现在所有参数都可以接受任何...[typing.Any, numpy.dtype[numpy.float64]] (gh-19879) 改进 ctypeslib.load_library现在可以接受任何类似路径的对象现在所有参数都可以接受任何

1251 0

NumPy 1.26 中文文档（四十二）

如果数组是子类，而mean没有 kwarg keepdims，则会引发运行时错误。 interpolation字符串，可选参数方法关键字参数的已弃用名称。自 1.22.0 版起已弃用。...如果a恰好是整数，则仍然适用先前的规则，但结果 dtype 至少为float64。引发：零除错误当沿轴的所有权重都为零时。查看numpy.ma.average以获得对此类型错误鲁棒的版本。...原文：numpy.org/doc/1.26/reference/generated/numpy.nanmean.html numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None...如果这些函数没有keepdims kwarg，则会引发运行时错误。 wherearray_like of bool，可选要包括在标准差中的元素。有关详细信息，请参见reduce。...这些参数对函数的返回值没有影响，在这个版本和以前的 numpy 版本中可以安全地忽略。

1921 0

NumPy 1.26 中文文档（五十八）

当与np.dtype(...)或dtype=...一起使用时，将其更改为上述所提及的 NumPy 名称对输出没有影响。如果用作标量使用： np.float(123) 改变它可能会微妙地改变结果。...对于使用NpyIter C-API 的用户，这样的类型转换错误现在会导致*iternext()*函数返回 0，因此中止迭代。目前，没有 API 直接检测这样的错误。...当与np.dtype(...)或dtype=...一起使用时，将其更改为上述提到的 NumPy 名称对输出没有影响。如果作为标量使用： np.float(123) 改变它可能会微妙地改变结果。...对于使用NpyIter C-API 的用户，这样的转换错误现在将导致*iternext()*函数返回 0，从而中断迭代。目前，没有 API 直接检测此类错误。...对于使用 NpyIter C-API 的用户，这样的转换错误现在会导致 iternext() 函数返回 0，从而中止迭代。当前没有 API 直接检测此类错误。

2301 0

NumPy 1.26 中文文档（五十七）

#19349: 错误：修复 ufunc dtype 处理中的引用计数泄漏。 #19350: 维护：注释np.number子类的缺失属性。...(gh-18963) 弃用 .dtype属性必须返回一个dtype 如果传递给np.dtype或作为dtype=obj参数的对象的.dtype属性不是 dtype，则现在将发出DeprecationWarning...例如，当不可用时，将删除float128。没有插件all扩展精度类型将在 Mypy 看来，在所有平台上都可用。...（gh-18963）弃用 .dtype属性必须返回一个dtype 如果传递给np.dtype或作为dtype=obj参数的对象的.dtype属性不是 dtype，则会发出DeprecationWarning..._as_parameter_代替）（gh-19031） .dtype属性必须返回一个dtype 如果传入np.dtype或作为dtype=obj参数的对象的.dtype属性不是 dtype，则会发出

1021 0

NumPy 1.26 中文官方指南（四）

，那么它的基础属性会返回数组正在引用的对象的内存。...该对象可能正在引用另一个对象的内存，因此拥有对象可能是a.base.base.base...。一些作家错误地声称测试base决定数组是否是视图。...NumPy 的对象数组，其中包含指向 Python 对象的引用，起到异构数组的作用。数据项大小 dtype 元素的字节大小。小端查看字节顺序。...NumPy 现在在转换中产生浮点错误 F2PY 支持 value 属性为第三方 BitGenerators 添加了 pickle 支持 arange()现在明确在 dtype...修复的错误 1.12.0 亮点弃用的支持新增支持构建系统变更废弃 ndarray 对象的data属性分配 linspace中 num 属性的不安全的整型转换

1181 0

数据分析篇 | Pandas基础用法6【完结篇】

DataFrame 的 dtypes 属性用起来很方便，以 Series 形式返回每列的数据类型。...G int8 dtype: object 要查看 Series 的数据类型，用 dtype 属性。...In [331]: dft['A'].dtype Out[331]: dtype('float64') Pandas 对象单列中含多种类型的数据时，该列的数据类型为可适配于各类数据的数据类型，通常为...，就算数据类型没有改变也会执行复制操作，copy=False 可以改变默认操作模式。...numpy.object_]] 注意：Pandas 支持 category 与 datetime64[ns, tz] 类型，但这两种类型未整合到 Numpy 的架构里，因此，上面的函数没有显示。

4K1 0

Pandas中文官档~基础用法6

DataFrame 的 dtypes 属性用起来很方便，以 Series 形式返回每列的数据类型。...G int8 dtype: object 要查看 Series 的数据类型，用 dtype 属性。...In [331]: dft['A'].dtype Out[331]: dtype('float64') Pandas 对象单列中含多种类型的数据时，该列的数据类型为可适配于各类数据的数据类型，通常为 object...，就算数据类型没有改变也会执行复制操作，copy=False 可以改变默认操作模式。...numpy.object_]] 注意：Pandas 支持 category 与 datetime64[ns, tz] 类型，但这两种类型未整合到 Numpy 的架构里，因此，上面的函数没有显示。

4.2K2 0

NumPy 秘籍中文第二版：十一、最新最强的 NumPy

8861 0

20个不常见但却非常有用的Numpy函数

, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927]], dtype=float32...np.info NumPy的函数非常的多。你可能没有时间和耐心学习每个函数和类。如果你面对一个未知的函数呢?你不用去看文档了因为有更好的选择。...这就是为什么当你打印 np.inf 的类型时，它返回浮点数： >>> type(np.inf) # type of the infinity float >>> type(-np.inf) float...所以你需要一个特殊的功能来找到这些异常的值： a = np.array([-9999, 99999, 97897, -79897, -np.inf]) >>> np.all(a.dtype == "float64...此外，当你想要将数组分割成大小不相等的块(如vsplit)时，它不会引发错误: import datatable as dt df = dt.fread("data/train.csv").to_pandas

8873 0

Pandas数据结构之Series

和 NumPy 数组一样，Series 也支持 dtype。...In [18]: s.dtype Out[18]: dtype('float64') Series 的数据类型一般是 NumPy 数据类型。...: float64 In [24]: 'e' in s Out[24]: True In [25]: 'f' in s Out[25]: False 引用 Series 里没有的标签会触发异常： >...'f', np.nan) Out[27]: nan 更多信息，请参阅属性访问。...名称属性 Series 支持 name 属性： In [32]: s = pd.Series(np.random.randn(5), name='something') In [33]: s Out[

9582 0

初探numpy

安装numpy 通过python pip安装numpy pip install numpy numpy ndarray对象创建ndarray对象只需调用numpy的array函数即可 numpy.array...布尔数据类型（表示True或False）数据类型对象（dtype） dtype对象使用dtype函数构造 numpy.dtype(object , align , copy) 参数描述 object...要转化为的数据对象 align 如果为True，使其形成类似C的结构体 copy 复制dtype对象，如果为False，则是对内置函数类型对象的引用 import numpy as np #使用标量类型...],dtype=float) print(array) print(array.dtype) [1. 2. 3.] float64 ndarray对象属性 ndarray对象属性有：属性描述 ndarray.ndim...ndarray.imag ndarray对象的虚部 import numpy as np #ndim属性 array_a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) print(array_a

4531 0

数据分析篇 | Pandas数据结构之Series

以下文章来源于Python大咖谈，作者吱吱不倦的呆鸟 Series 类似多维数组 Series 类似字典矢量操作与对齐 Series 标签名称属性本节介绍 Pandas 基础数据结构，包括各类对象的数据类型...没有指定 index 参数时，创建数值型索引，即 [0, ..., len(data) - 1]。...和 NumPy 数组一样，Series 也支持 dtype。...In [18]: s.dtype Out[18]: dtype('float64') Series 的数据类型一般是 NumPy 数据类型。...: float64 In [24]: 'e' in s Out[24]: True In [25]: 'f' in s Out[25]: False 引用 Series 里没有的标签会触发异常：

1K2 0

怎么样描述你的数据——用python做描述性分析

它擅长处理带有Series对象的带标签的一维（1D）数据和带有对象的二维（2D）数据DataFrame。 Matplotlib是用于数据可视化的第三方库。...那么在python里，创建一个nan值可以有以下方法 float('nan') math.nan np.nan 当然这三种方法创建的空值都是等价的 ?...nan，那么要是想忽略nan，可以使用np.nanmean() >>> np.mean(y_with_nan) nan >>> np.nanmean(y_with_nan) 8.7 pandas也有对应方法...: float64 >>> z_with_nan.quantile([0.25, 0.5, 0.75]) 0.25 0.1 0.50 8.0 0.75 21.0 dtype: float64...: float64 相关性相关行的统计学意义也不在过多说明，但是要注意，相关性只是能从数据上判断是否有关系，不能够说明因果关系！！！

2.1K1 0

NumPy 1.26 中文文档（五）

数据类型另请参见数据类型对象与数组关联的数据类型对象可以在dtype 属性中找到： ndarray.dtype 数组元素的数据类型。其他属性 ndarray.T 转置数组的视图。...数据类型另请参见数据类型对象与数组关联的数据类型对象可以在 dtype 属性中找到： ndarray.dtype 数组元素的数据类型。其他属性 ndarray.T 数组的转置视图。...数据类型另请参见数据类型对象与数组关联的数据类型对象可以在dtype属性中找到： ndarray.dtype 数组元素的数据类型。其他属性 ndarray.T 转置数组的视图。...dtype=float, buffer=None, offset=0, strides=None, order=None) 一个数组对象表示固定大小项的多维、同构数组。...另请参见 sys.getsizeof 对象本身在视图情况下没有父级所占用的内存。这包括非元素属性所占用的内存。注释不包括数组对象的非元素属性所占用的内存。

1111 0

20 个不常见却很有用的 Numpy 函数

3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927]], dtype=float32...http://np.info NumPy的函数非常的多。你可能没有时间和耐心学习每个函数和类。如果你面对一个未知的函数呢?你不用去看文档了因为有更好的选择。...所以你需要一个特殊的功能来找到这些异常的值： a = np.array([-9999, 99999, 97897, -79897, -np.inf]) np.all(a.dtype == "float64...np.nanmean / np.nan* 是否知道如果至少有一个元素是 NaN，则纯 NumPy 数组上的算术运算会失败？...此外，当你想要将数组分割成大小不相等的块(如 vsplit )时，它不会引发错误: import datatable as dt df = dt.fread("data/train.csv").to_pandas

9632 0

软件测试|Python科学计算神器numpy教程（二）

数组常用属性ndarray.shapeshape 属性的返回值一个由数组维度构成的元组，比如 2 行 3 列的二维数组可以表示为(2,3)，该属性可以用来调整数组维度的大小，示例如下：import numpy...()创建的数组并不是空数组，而是带有随机值的数组，这些值没有任何意义numpy.zeros()numpy.zeros()创建元素均为 0 的数组，同时还可以指定被数组的形状，语法格式如下：numpy....()使用指定的缓冲区创建数组，语法如下：numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)参数说明：buffer：将任意对象转换为流的形式读入缓冲区...：iterable：可迭代对象dtype：返回数组的数据类型count：读取的数据数量，默认为 -1，读取所有数据示例：import numpy as np# 使用 range 函数创建列表对象list...=range(7)#生成可迭代对象ii=iter(list)#使用i迭代器，通过fromiter方法创建ndarrayarray=np.fromiter(i, dtype=float)print(array

1532 0

【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的ndarray

NumPy的ndarray：一种多维数组对象 NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。...empty可以创建一个没有任何具体值的数组。...由于NumPy关注的是数值计算，因此，如果没有特别指定，数据类型基本都是float64（浮点数）。 ?...数值型dtype的命名方式相同：一个类型名（如float或int），后面跟一个用于表示各元素位长的数字。标准的双精度浮点值（即Python中的float对象）需要占用8字节（即64位）。...这里，我比较懒，写的是float而不是np.float64；NumPy很聪明，它会将Python类型映射到等价的dtype上。

6944 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

请注意很少需要复制对象。例如，只有少数几种方法可以原地修改 DataFrame：插入、删除或修改列。分配给index或columns属性。...对于同质数据，可以通过values属性或高级索引直接修改值。明确一点，没有任何 pandas 方法会具有修改数据的副作用；几乎每个方法都会返回一个新对象，保持原始对象不变。...int8 dtype: object 在Series对象上，使用dtype属性。..., [numpy.float16, numpy.float32, numpy.float64, numpy.longdouble]], [numpy.complexfloating, [numpy.complex64...category和datetime64[ns, tz]类型，它们没有集成到正常的 NumPy 层次结构中，并且不会显示在上述函数中。

2830 0

NumPy 1.26 中文文档（五十三）

DType 类创建字符串 DType 实例富士通 C/C++ 编译器现在受支持现在支持 SSL2 改进 NDArrayOperatorsMixin 指定其没有 __slots...返回的数组遵循 dtype kwarg 对象的唯一性 DLPack 导出引发 BufferError 不再在 GCC-6 上测试 NumPy 构建新功能多项式类添加了新属性...现在在类型转换中报告浮点错误 F2PY 支持 value 属性为第三方 BitGenerators 添加 pickle 支持 arange()现在明确失败，带有dtype=str...现在可以接受任何类似路径的对象在finfo中添加了 smallest_normal 和 smallest_subnormal 属性 numpy.linalg.qr 接受堆叠矩阵作为输入...1.12.1 修复的错误 1.12.0 亮点不再支持添加的支持构��系统的变化不推荐使用 ndarray 对象的 data 属性的赋值

1101 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云