二维数组的median_absolute_deviation抛出AxisError:轴1超出了维1数组的界限

Question

代码块是：

import scipy as sp 
import numpy as np

print(temps.shape)
print(temps.ndim)
mad = sp.stats.median_absolute_deviation(temps, axis=1, nan_policy='omit')
med = np.median(temps, axis=1)
mean = np.mean(temps,axis=1)

temps.shape为(992,2048)，temps.ndim为2

但是使用median_absolute_deviation的第3行抛出AxisError：axis 1超出了维1数组的范围。如果我注释掉这一行，med和mean运行良好，没有轴错误。为什么会发生这种情况，如何让它计算长度2048轴上的中位绝对偏差？

Answer 1

我没有确切的数组，但我尝试复制您的代码以生成错误：

from scipy.stats import median_absolute_deviation
import numpy as np

# mimicking your data with random numbers
temps = np.random.normal(0.0, 1.0, size=(992,2048))
# setting values of axis 1 to NaN
temps[:,1] = np.nan

print(temps.shape)
print(temps.ndim)
mad = median_absolute_deviation(temps, axis=1, nan_policy='omit')
med = np.median(temps, axis=1)
mean = np.mean(temps,axis=1)

使用median_absolute_deviation()中的参数median_absolute_deviation()，您实际上是在请求函数从数组temps中删除所有的np.nan值。

如上面所示，如果这些值有一整列，则通过调用nan_policy='omit'删除它们，因此数组temps被简化为维1的数组，并且会出现错误。