在忽略 NaN 的同时采用 np.average？

Question

我有一个形状为 (64,17) 的矩阵对应于时间和纬度。我想取一个加权纬度平均值，我知道 np.average 可以这样做，因为与我用来平均经度的 np.nanmean 不同，权重可以在参数中使用。但是，np.average 不会像 np.nanmean 那样忽略 NaN，所以我每行的前 5 个条目都包含在纬度平均中，并使整个时间序列充满 NaN。

有没有一种方法可以在不将 NaN 包含在计算中的情况下进行加权平均？

 file = Dataset("sst_aso_1951-2014latlon_seasavgs.nc")
sst = file.variables['sst']
lat = file.variables['lat']

sst_filt = np.asarray(sst)
missing_values_indices = sst_filt < -8000000   #missing values have value -infinity
sst_filt[missing_values_indices] = np.nan      #all missing values set to NaN

weights = np.cos(np.deg2rad(lat))
sst_zonalavg = np.nanmean(sst_filt, axis=2)
print sst_zonalavg[0,:]
sst_ts = np.average(sst_zonalavg, axis=1, weights=weights)
print sst_ts[:]

输出：

 [ nan nan nan nan nan
 27.08499908 27.33333397 28.1457119 28.32899857 28.34454346
 28.27285767 28.18571472 28.10199928 28.10812378 28.03411865
 28.06411552 28.16529465]

[ nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan]

原文由 ChristineB 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以像这样创建一个掩码数组：

 data = np.array([[1,2,3], [4,5,np.NaN], [np.NaN,6,np.NaN], [0,0,0]])
masked_data = np.ma.masked_array(data, np.isnan(data))
# calculate your weighted average here instead
weights = [1, 1, 1]
average = np.ma.average(masked_data, axis=1, weights=weights)
# this gives you the result
result = average.filled(np.nan)
print(result)

这输出：

 [ 2.   4.5  6.   0. ]

原文由 Alex 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

您可以简单地将输入数组与 weights 相乘，然后沿指定轴求和，忽略 NaNs 与 np.nansum 因此，对于您的情况，假设 weights 将与 axis = 1 在输入数组上一起使用 - sst_filt

 np.nansum(sst_filt*weights,axis=1)

在平均时考虑 NaN，我们最终会得到：

 def nanaverage(A,weights,axis):
    return np.nansum(A*weights,axis=axis)/((~np.isnan(A))*weights).sum(axis=axis)

样品运行 -

 In [200]: sst_filt  # 2D array case
Out[200]:
array([[  0.,   1.],
       [ nan,   3.],
       [  4.,   5.]])

In [201]: weights
Out[201]: array([ 0.25,  0.75])

In [202]: nanaverage(sst_filt,weights=weights,axis=1)
Out[202]: array([0.75, 3.  , 4.75])

原文由 Divakar 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议