year, lon, lat, pre=getpre(pth) #print(pre) #print(pre.shape) #(56, 29, 65) pre_mean = pre.mean(1) pre_mean = pre_mean.mean(1) print(pre_mean)为什么得到的pre_mean全是nan

根据代码，可以看出 `pre` 是一个三维数组，其形状为 `(56, 29, 65)`，表示共有 56 个样本，每个样本有 29 行和 65 列。在计算 `pre_mean` 时，首先对第二维进行均值计算，得到一个二维数组，然后对第三维进行均值计算，得到一个一维数组。但是，如果第二维或第三维存在缺失值，将会导致计算结果为 NaN。

因此，可以通过以下代码来查看缺失值的情况：

# 计算 pre_mean
pre_mean = pre.mean(1)
pre_mean = pre_mean.mean(1)

# 查看是否存在 NaN 值
print(np.isnan(pre_mean).sum())

如果输出结果不为 0，说明存在 NaN 值。在这种情况下，可以使用 Numpy 的 `nanmean()` 函数来计算均值，该函数会自动忽略 NaN 值。具体来说，可以将上述代码修改为：

# 计算 pre_mean
pre_mean = np.nanmean(pre, axis=1)
pre_mean = np.nanmean(pre_mean, axis=1)

# 查看是否存在 NaN 值
print(np.isnan(pre_mean).sum())

这样就可以计算出不含 NaN 值的 `pre_mean` 了。

相关问题

# index=np.where((gcp_lat >= lat_range[0])*(gcp_lat <= lat_range[1])* (gcp_lon >= lon_range[0])*(gcp_lon <= lon_range[1])) # if np.isnan(index).size != 0: # gcp_lat_range=gcp_lat[index] # gcp_lon_range=gcp_lon[index] # gcp_hgt_range=gcp_hgt[index]

这段代码使用了条件判断和索引操作，根据给定的条件筛选出满足范围要求的数据。

具体来说，代码的执行步骤如下：

1. 使用 `np.where()` 函数，根据以下条件进行筛选：`gcp_lat` 大于等于 `lat_range` 的起始值，且小于等于 `lat_range` 的结束值；`gcp_lon` 大于等于 `lon_range` 的起始值，且小于等于 `lon_range` 的结束值。
2. 将满足条件的索引保存在名为 `index` 的变量中。

接下来，代码进行了一个条件判断，检查是否存在 NaN（缺失值）的索引。具体步骤如下：

1. 使用 `np.isnan(index).size` 判断 `index` 中是否存在 NaN 值。
2. 如果存在 NaN 值，则执行以下操作：
- 使用 `index` 的值作为索引，从 `gcp_lat` 中提取满足条件的数据，并保存在名为 `gcp_lat_range` 的变量中。
- 使用同样的索引，从 `gcp_lon` 中提取满足条件的数据，并保存在名为 `gcp_lon_range` 的变量中。
- 使用同样的索引，从 `gcp_hgt` 中提取满足条件的数据，并保存在名为 `gcp_hgt_range` 的变量中。

这样，代码根据给定的经纬度范围筛选出符合条件的数据，并将它们存储在对应的变量中。

请注意，具体实现可能因所使用的库或工具而有所不同。上述描述是一般情况，具体细节可能因上下文而有所变化。

优化这段代码：import math # 定义一个测试栅格划的经纬度 test_lon = 114 test_lat = 22.5 # 划定栅格划分范围 min_lon = 113.75194 max_lon = 114.624187 min_lat = 22.447837 max_lat = 22.864748 # 定义栅格大小(单位m) accuracy = 500 # 计算栅格的经纬度增加量大小 delta_lon = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004 * math.cos((min_lat + max_lat) * math.pi / 360)) delta_lat = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004) # 计算栅格的经纬度编号 lon_col = (test_lon - (min_lon - delta_lon / 2)) // delta_lon lat_col = (test_lat - (min_lat - delta_lat / 2)) // delta_lat # 计算栅格的中心点经纬度 half_delta_lon = delta_lon / 2 half_delta_lat = delta_lat / 2 hb_lon = lon_col * delta_lon + min_lon - half_delta_lon hb_lat = lat_col * delta_lat + min_lat - half_delta_lat print(lon_col, lat_col, hb_lon, hb_lat, delta_lon, delta_lat)

这段代码的目的是将给定的经纬度划分到以 `accuracy` 为大小的栅格中，然后计算出栅格的中心点经纬度。以下是一些代码优化的建议：

1. 可以将常用的参数值保存在变量中，以便多次使用。例如，可以将栅格划分范围和栅格大小保存在变量中，然后在计算经纬度增量和栅格编号时使用这些变量。

2. 可以使用更具描述性的变量名，以便更容易理解代码的功能。例如，可以将 `lon_col` 改为 `longitude_index`，将 `hb_lon` 改为 `center_longitude`。

3. 可以使用更简洁的语法来计算经纬度增量和栅格编号。例如，可以使用 `numpy` 库的 `arange()` 方法生成等差数组，然后使用 `numpy` 库的 `digitize()` 方法将经纬度划分到栅格中。

4. 可以使用文档字符串来解释代码的功能和参数，以便更易读和维护。

下面是优化后的代码示例：

import math
import numpy as np

# 设置常用参数
min_longitude = 113.75194
max_longitude = 114.624187
min_latitude = 22.447837
max_latitude = 22.864748
accuracy = 500

def get_grid_center_point(lon, lat, accuracy):
    """
    将给定的经纬度划分到以accuracy为大小的栅格中，然后计算出栅格的中心点经纬度。
    :param lon: 经度
    :param lat: 纬度
    :param accuracy: 栅格大小(单位m)
    :return: 栅格中心点的经纬度
    """
    # 计算栅格的经纬度增加量大小
    delta_lon = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004 * math.cos((min_latitude + max_latitude) * math.pi / 360))
    delta_lat = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004)

    # 计算栅格的经纬度编号
    longitude_index = np.arange(min_longitude, max_longitude, delta_lon)
    latitude_index = np.arange(min_latitude, max_latitude, delta_lat)
    lon_col = np.digitize(lon, longitude_index) - 1
    lat_col = np.digitize(lat, latitude_index) - 1

    # 计算栅格的中心点经纬度
    half_delta_lon = delta_lon / 2
    half_delta_lat = delta_lat / 2
    center_longitude = lon_col * delta_lon + min_longitude - half_delta_lon
    center_latitude = lat_col * delta_lat + min_latitude - half_delta_lat

    return center_longitude, center_latitude

# 调用函数计算栅格中心点经纬度
test_lon = 114
test_lat = 22.5
center_lon, center_lat = get_grid_center_point(test_lon, test_lat, accuracy)

# 打印结果
print(center_lon, center_lat)

使用 `numpy` 库的 `arange()` 方法生成等差数组，然后使用 `numpy` 库的 `digitize()` 方法将经纬度划分到栅格中，从而使代码更简洁和易读。同时，添加了文档字符串来解释函数的功能和参数。