python在5行16列的二维数组上忽略nan值计算每行的均值

可以使用numpy库中的nanmean函数来实现：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])

row_means = np.nanmean(arr, axis=1)

print(row_means)

输出结果为：

[1.5 5.  8. ]

其中，`np.nanmean(arr, axis=1)`表示在第二个维度上（即每行）计算均值，忽略NaN值。

相关问题

python写一个生成5行一列的二维数组的代码

可以使用Python的列表推导式来生成一个5行一列的二维数组，代码如下：

arr = [[0] * 1 for i in range(5)]

这个代码中，使用了两个for循环，外层循环控制行数，内层循环控制列数。我们使用了乘法运算符`*`来初始化一个长度为1的列表，然后用外层循环来将这个列表添加到二维数组中，最终生成一个5行一列的二维数组。

如果你想要生成一个5行3列的二维数组，可以将内层循环的次数从1改为3，代码如下：

arr = [[0] * 3 for i in range(5)]

这个代码中，我们将内层循环的次数改为了3，生成了一个5行3列的二维数组。

如何在Python二维数组中找到每行最大值和每行最小值。

可以使用Python内置的max和min函数，结合列表推导式来找到每行最大值和最小值。

例如，假设有一个二维数组matrix，可以使用以下代码找到每行的最大值和最小值：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 找到每行最大值
max_values = [max(row) for row in matrix]
print(max_values)  # 输出：[3, 6, 9]

# 找到每行最小值
min_values = [min(row) for row in matrix]
print(min_values)  # 输出：[1, 4, 7]

在上面的代码中，列表推导式用于遍历每行并找到最大值和最小值。max和min函数分别用于找到每行中的最大值和最小值。