Numpy中的empty slice的平均值及自由度小于等于0的问题

在本文中，我们将介绍Numpy中的两个问题：empty slice的平均值及自由度小于等于0的问题。这两个问题在使用Numpy进行数据分析时经常会遇到，但很容易被忽略。

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empty slice的平均值

当我们使用Numpy中的mean函数时，有时会遇到“Mean of empty slice”这个错误提示。这是因为mean函数计算所有元素的平均值，而当传入的数组为空时，就会出现这个错误。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

a = np.array([])
print(np.mean(a))

输出结果为：

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/_methods.py:161: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
  ret = um.true_divide(
nan

我们可以看到，当传入一个空的数组时，mean函数返回了一个NaN值。如果我们不想得到这个NaN值，可以通过设置mean函数的可选参数来避免。例如，我们可以使用下面的代码：

import numpy as np

a = np.array([])
print(np.mean(a, where=(~np.isnan(a))))

这里的where参数表示只计算where参数为True的元素，~np.isnan(a)表示计算所有非NaN值的平均值。这样，当传入一个空的数组时，mean函数会返回一个NaN而不是错误提示。

自由度小于等于0的问题

当我们使用Numpy中的var函数或std函数计算方差或标准差时，有时会遇到“Degrees of freedom <= 0 for slice”这个错误提示。这是因为var函数和std函数在计算标准差或方差时，会将分母减去自由度（即样本个数-1），而当样本个数小于等于1时，自由度就会小于等于0，从而出现这个错误。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

a = np.array([1])
print(np.var(a))

输出结果为：

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/_methods.py:221: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice
  variance = umr_variance(a, axis, keepdims)
nan

我们可以看到，当传入只有一个元素的数组时，var函数返回了一个NaN值。如果我们不想得到这个NaN值，可以通过设置var函数或std函数的可选参数来避免。例如，我们可以使用下面的代码：

import numpy as np

a = np.array([1])
print(np.var(a, ddof=1)) # ddof表示自由度-1

这里的ddof参数表示分母中除以N-ddof而不是N，可以让自由度大于等于1，从而避免出现这个错误。

总结

在使用Numpy进行数据分析时，我们经常会遇到empty slice的平均值及自由度小于等于0的问题。这些问题的解决方法都很简单，只需要设置一些可选参数即可避免。因此，在使用Numpy进行数据分析时，我们需要充分了解Numpy中各函数的参数及用法，以提高效率和准确性。