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python - 为什么 "numpy.mean"返回 'inf' ？

coder 2023-08-19 原文

我需要计算超过 1000 行的数组的列的平均值。

np.mean(some_array) 给我 inf 作为输出

但我很确定这些值没问题。我正在从 here 加载一个 csv在我的 Data 变量中，“cement”列在我看来是“健康的”。

In[254]:np.mean(Data[:230]['Cement'])
Out[254]:275.75

但是如果我增加行数 问题开始:

In [259]:np.mean(Data[:237]['Cement'])
Out[259]:inf

但是当我查看数据时

In [261]:Data[230:237]['Cement']
Out[261]:
 array([[ 425. ],
        [ 333.  ],
        [ 250.25],
        [ 491.  ],
        [ 160.  ],
        [ 229.75],
        [ 338.  ]], dtype=float16)

我没有找到这种行为的原因 P.S 这发生在使用 wakari(基于云的 Ipython)的 Python 3.x 中

Numpy 版本“1.8.1”

我正在加载数据:

No_Col=9
conv = lambda valstr: float(valstr.replace(',','.'))

c={}
for i in range(0,No_Col,1):
    c[i] = conv

Data=np.genfromtxt(get_data,dtype=float16 , delimiter='\t', skip_header=0, names=True,   converters=c)

最佳答案

我猜问题出在精度上(正如其他人也评论的那样)。直接从 mean() 的文档中引用我们看到

Notes

The arithmetic mean is the sum of the elements along the axis divided by the number of elements.

Note that for floating-point input, the mean is computed using the same precision the input has. Depending on the input data, this can cause the results to be inaccurate, especially for float32 (see example below). Specifying a higher-precision accumulator using the dtype keyword can alleviate this issue.

由于您的数组是 float16 类型，因此您的精度非常有限。使用 dtype=np.float64 可能会缓解溢出。另请参阅 mean() 文档中的示例。

关于python - 为什么 "numpy.mean"返回 'inf' ？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24313649/

amppythoncodesectionmeannumpy

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