警告处理 RuntimeWarning: Degrees of freedom ＜= 0 for slice. keepdims=keepdims)

1、问题

对全为 nan 的数组进行统计计算（比如 np.nanstd()）时，会报错：

In[87]:
import numpy as nparr = [[5.0, 1.0, 6.0, np.nan], [2.0, 2.0, 1.0, np.nan], [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [3.0, 4.0, np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]]np.nanstd(arr, axis=1)

Out[87]:
D:\Anaconda531\lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1628: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice.keepdims=keepdims)
Out[16]: array([2.1602469 , 0.47140452,        nan, 0.5       ,        nan])

经过检查，发现对全为nan的数据进行统计计算时，会触发这个警告。

In[88]:
k = arr[:, 3]
print(k)
np.nanstd(arr[:, 3])

Out[85]:
[nan nan nan nan nan]
nan
D:\Anaconda531\lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1628: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice.keepdims=keepdims)

如何消除它？

2、codes

In[88]:
def calc_std2(arr: np.ndarray) :std = []for row in range(arr.shape[0]):k = arr[row, :]bool_arr = np.isfinite(k)chk = not any(bool_arr)if chk:k = np.nan_to_num(k, copy=True)st = np.nanstd(k)if chk:st = np.nanstd.append(st)return stdcalc_std2(arr)

Out[88]:
Out[86]: [2.160246899469287, 0.4714045207910317, nan, 0.5, nan]

3、效率比较

我们将数据 arr 扩大3000倍（数组扩充到15000行，4列），然后比较两种方法的用时

from time import timearr2 = np.tile(arr, 3000).reshape(150, 4)t1 = time()
res1 = list(np.nanstd(arr2, axis=1))
print(f'方法一用时 {time() - t1}')t1 = time()
res2 = calc_std2(arr2)
print(f'方法二用时 {time() - t1}')

D:\Anaconda531\lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1628: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice.keepdims=keepdims)
方法一用时 0.0029916763305664062
方法二用时 1.0209534168243408

可以看到，数据增大后，方法二的耗时也大大增加。
因此，如果数据量比较大，而且没有洁癖的话，还是继续用方法一吧。

参考资料：
https://www.pythonheidong.com/blog/article/542591/394c0dd3e623551b01a1/

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