jax.numpy.nanmean

jax.numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, where=None)

沿给定轴返回数组元素，忽略 NaN。

JAX 实现 numpy.nanmean()。

参数:

• a (ArrayLike) – 输入数组。

• axis (轴) – int 或 int 序列，默认为 None。计算均值的轴。如果为 None，则沿展平的数组计算均值。

• dtype (DTypeLike | None) – 输出数组的类型。默认值=None。

• keepdims (bool) – bool，默认为 False。如果为 True，则在结果中保留尺寸为 1 的被约简的轴。

• where (ArrayLike | None) – 布尔 dtype 的数组，默认为 None。用于计算均值的元素。数组应与输入兼容以进行广播。

• out (None) – JAX 未使用。

返回:

包含沿给定轴的数组元素均值的数组，忽略 NaN。如果沿给定轴的所有元素都为 NaN，则返回 nan。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.nanmin(): 计算沿给定轴的数组元素的最小值，忽略 NaN。

• jax.numpy.nanmax(): 计算沿给定轴的数组元素的 areat，忽略 NaN。

• jax.numpy.nansum(): 计算沿给定轴的数组元素的 areat，忽略 NaN。

• jax.numpy.nanprod(): 计算沿给定轴的数组元素的 areat，忽略 NaN。

示例

默认情况下，jnp.nanmean 计算沿展平数组的元素均值。

>>> nan = jnp.nan
>>> x = jnp.array([[2, nan, 4, 3],
...                [nan, -2, nan, 9],
...                [4, -7, 6, nan]])
>>> jnp.nanmean(x)
Array(2.375, dtype=float32)

如果 axis=1，则沿轴 1 计算均值。

>>> jnp.nanmean(x, axis=1)
Array([3. , 3.5, 1. ], dtype=float32)

如果 keepdims=True，输出的 ndim 将与输入的相同。

>>> jnp.nanmean(x, axis=1, keepdims=True)
Array([[3. ],
       [3.5],
       [1. ]], dtype=float32)

where 可用于仅在计算均值时包含特定元素。

>>> where = jnp.array([[1, 0, 1, 0],
...                    [0, 0, 1, 1],
...                    [1, 1, 0, 1]], dtype=bool)
>>> jnp.nanmean(x, axis=1, keepdims=True, where=where)
Array([[ 3. ],
       [ 9. ],
       [-1.5]], dtype=float32)

如果沿给定轴的所有元素处的 where 都为 False，则 jnp.nanmean 返回 nan。

>>> where = jnp.array([[False],
...                    [False],
...                    [False]])
>>> jnp.nanmean(x, axis=0, keepdims=True, where=where)
Array([[nan, nan, nan, nan]], dtype=float32)