Pythonでnumpyを 'None'の値で使用する方法は？

Question

私は、このフォームではPythonで配列の平均値を計算したいと思います：

Matrice = [1, 2, None] 

私はちょうど私のNone値はnumpy.mean計算で無視されますが、私はどのように把握することはできませんしたいのですがそれをやる。

Answer 1

を無視し、結果を平均化することができますmasked arrays。ここに例があります。

import MA 
a = MA.array([1, 2, None], mask = [0, 0, 1]) 
print "average =", MA.average(a) 

残念ながら、マスクされた配列は徹底的にnumpyのではサポートされていないので、あなたは、それらと行うことができないことができるものを見るために見て回るようになってきました。

Answer 2

はnumpyのを使用していないが、標準のpythonであなたはリスト内包 やフィルタ機能

>>> [i for i in [1, 2, None] if i != None] 
[1, 2] 
>>> filter(lambda x: x != None, [1, 2, None]) 
[1, 2] 

を使用してNoneをフィルタリングして、あなたが探しているNone

Answer 3

また、NaNやInfなどの値を使用してクラッジすることもできます。

In [1]: array([1, 2, None]) 
Out[1]: array([1, 2, None], dtype=object) 

In [2]: array([1, 2, NaN]) 
Out[2]: array([ 1., 2., NaN]) 

実際、それはクルージングではないかもしれません。 Wikipedia says：

NaNを使用して計算に欠損値を表すことができます。

実際には、これはmean（）関数では機能しませんので、気にしないでください。 :)あなたはまた、0また、フィルタを使用し、それにNoneを渡していない、それが非真のオブジェクトをフィルタしますすることができます

In [20]: mean([1, 2, NaN]) 
Out[20]: nan 

Answer 4

：D だから、あなたも0を必要といけないときにそれを使用しています。

>>> filter(None,[1, 2, None]) 
[1, 2] 

Answer 5

あなたはそのためにscipyのダウンロードを使用することができます。

import scipy.stats.stats as st 
m=st.nanmean(vec)