我有一个形状为 (64,17) 的矩阵，对应于时间和纬度。我想取加权纬度平均值，我知道 np.average 可以做到这一点，因为与我用来平均经度的 np.nanmean 不同，可以在参数中使用权重。但是，np.average 不会像 np.nanmean 那样忽略 NaN，因此我每行的前 5 个条目都包含在纬度平均值中，并使整个时间序列充满 NaN。
有没有办法可以在不将 NaN 包含在计算中的情况下进行加权平均值？
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[:]
Output:
[ 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]
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. ]
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
