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

lon, lat = dt.longitude.values, dt.latitude.values 转为等经纬度

在给定的数据处理流程中，`dt.longitude.values` 和 `dt.latitude.values` 是从地理坐标数据`dt`中提取的经度和纬度值。然而，如果原始数据中确实缺乏经纬度信息，你提到的方法可能无法直接得到等经纬度网格。通常情况下，如果你想要创建一个具有等间距经纬度的网格，你可能需要执行以下步骤：

1. **假设已有经度和纬度**:

   # 假设你已经有了一个包含经纬度的DataFrame或DataArray
   if 'longitude' in dt.columns and 'latitude' in dt.columns:
       lon, lat = dt.longitude.values, dt.latitude.values
   else:
       raise ValueError("Latitude and longitude values are not available.")

   # 创建等距经纬度网格
   from scipy.interpolate import griddata
   x_new, y_new = np.meshgrid(np.linspace(lon.min(), lon.max(), num=100), np.linspace(lat.min(), lat.max(), num=100))
   points = np.column_stack((x_new.ravel(), y_new.ravel()))
   z_new = griddata((lon, lat), dt.precipitation.values, points, method='cubic')

2. **缺失经纬度时的处理**:
如果经纬度信息不存在，你可能需要先通过其他手段（如GIS工具）获得覆盖区域的等间距经纬度，然后再与降水数据关联。

3. **绘图示例**:

   interp_grid = z_new.reshape(x_new.shape)
   ax = plt.imshow(interp_grid, extent=(x_new.min(), x_new.max(), y_new.min(), y_new.max()), origin='upper')
   ax.set_xlabel('Longitude')
   ax.set_ylabel('Latitude')

# 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。