python 中的 numpy.nanvar()
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numpy.nanvar(arr, axis = None) : 计算给定数据(数组元素)沿指定轴(如果有)的方差，同时忽略 NaN 值。
示例:
x = 1 1 1 1 标准差= 0。方差= 0
y = 9，2，5，4，12，7，8，11，9，3，7，4，12，5，4，10，9，6，9，4
第一步:分布均值 4 = 7 第二步:求和(x–x .均值())2 = 178 第三步:求均值= 178 /20 = 8.9 这个结果就是方差**。
参数: arr:【array _ like】输入数组。 轴:【int 或 int 的元组】轴，我们要沿着该轴计算方差。否则会认为
arr被展平(在所有轴上工作)。axis = 0 表示沿列的方差，axis = 1 表示沿行的方差。 out:【n 数组，可选】我们要放置结果的不同数组。数组必须具有与预期输出相同的维度。 数据类型:【数据类型，可选】计算方差时我们想要的类型。结果:数组的方差(如果轴为无，则为标量值)或沿指定轴有方差值的数组；同时忽略 NaN 值。
代码#1:
# Python Program illustrating
# numpy.nanvar() method
import numpy as np
# 1D array
arr = [20, 2, np.nan, 1, 34]
print("arr : ", arr)
print("\nnanvar of arr : ", np.nanvar(arr))
print("var of arr : ", np.var(arr))
print("\nnanvar of arr : ", np.nanvar(arr, dtype = np.float32))
print("var of arr : ", np.var(arr, dtype = np.float32))
输出:
arr : [20, 2, nan, 1, 34]
nanvar of arr : 187.1875
var of arr : nan
nanvar of arr : 187.1875
var of arr : nan
代码#2:
# Python Program illustrating
# numpy.nanvar() method
import numpy as np
# 2D array
arr = [[2, 2, 2, 2, 2],
[15, 6, np.nan, 8, 2],
[23, 2, 54, 1, 2, ],
[np.nan, 44, 34, 7, 2]]
# nanvar of the flattened array
print("\nnanvar of arr, axis = None : ", np.nanvar(arr))
print("\nvar of arr, axis = None : ", np.var(arr))
# nanvar along the axis = 0
print("\nnanvar of arr, axis = 0 : \n", np.nanvar(arr, axis = 0))
print("\nvar of arr, axis = 0 : ", np.var(arr, axis = 0))
# nanvar along the axis = 1
print("\nnanvar of arr, axis = 1 : ", np.nanvar(arr, axis = 1))
输出:
nanvar of arr, axis = None : 249.88888888888889
var of arr, axis = None : nan
nanvar of arr, axis = 0 :
[ 74.88888889 312.75 458.66666667 9.25 0\. ]
var of arr, axis = 0 : [ nan 312.75 nan 9.25 0\. ]
nanvar of arr, axis = 1 : [ 0\. 22.1875 421.84 313.1875]
