numpy数组的元素之和与总数不同

可能是由于数组中存在缺失值（NaN）或者无穷大（inf）的情况。在numpy中，缺失值和无穷大的存在会影响元素之和的计算结果。

针对这种情况，可以使用numpy提供的函数来处理。下面是一些常用的处理方法：

1. 排除缺失值和无穷大：使用numpy提供的函数numpy.isnan()和numpy.isinf()可以判断数组中的元素是否为缺失值或无穷大。可以通过这些函数生成一个布尔类型的掩码数组，然后使用掩码数组来排除缺失值和无穷大的元素。
2. 忽略缺失值和无穷大：使用numpy提供的函数numpy.nansum()和numpy.nanmean()可以计算数组中排除缺失值的元素之和和平均值。类似地，使用numpy.infsum()和numpy.infmean()可以计算数组中排除无穷大的元素之和和平均值。
3. 替换缺失值和无穷大：使用numpy提供的函数numpy.nan_to_num()可以将缺失值和无穷大替换为指定的数值。可以将缺失值替换为0或其他特定的数值，然后再计算元素之和。

总结起来，处理numpy数组中存在缺失值和无穷大的情况，可以通过排除、忽略或替换这些特殊值来计算元素之和。具体的处理方法可以根据实际情况选择。

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