包含nan元素的数组迭代求和的平均值

Question

我在对包含nan值的数组进行求和，使用的是：

for i in range(whatever):
    a = *something different at each cycle*
    b = np.nansum([b, a],axis=0)

#now calculate the average of b elements avoiding nan counts

（b和a的大小是一样的）。可以看到，这个过程是逐步进行的，把每个元素加起来，最后得到一个总和数组。

最后，我想计算最终b数组中每个元素的平均值，当然要把nan元素排除在外。

我找到的其他讨论只考虑了两个数组，它们的元素平均值是通过使用nanmean来获得的，但我觉得在这里不太适用。

如果nansum不是最好的求和方式，我也可以考虑换一种方法来求和，但到目前为止我一直是这样做的。

所以，有没有简单的方法可以得到最终的平均值，同时排除nan元素呢？

编辑：这个迭代过程是进行多次的，不止一次，使用的是a数组（在这个例子中），每次循环时a的内容都会变化。这就是我无法使用链接问题中相同解决方案的原因。

Answer 1

你可以自己记录一下不是nan的元素有多少个。

n = np.zeros(*shape of a*)
for i in range(whatever):
    a = *something different at each cycle*
    b = np.nansum([b, a],axis=0)
    n = np.sum([n, np.invert(np.isnan(a))],axis=0)

avg = b/n