计算多个numpy掩码数组的平均值（masked_all）

Question

首先，我对python和编程还不熟悉，但你们已经帮了我很多忙，所以非常感谢！但我遇到了一个至今没有找到答案的问题：

我有几个板块的数据，其中的数据代表每个板块在大量不同点的压力。问题是，这些板不是完全圆的，因为传感器测量压力，有时这些传感器甚至会产生误差，所以我在板内的某个位置没有任何数据。在

当我只需要画一个盘子时，我会这样做：

import numpy.ma as ma    

matrix=ma.masked_all((160,65),float)
for x in range(len(plate.X)):
    matrix[(plate.Y[x],plate.X[x])]=data.index(plate.measurementname[x])
image.pcolormesh(matrix,min,max)

这个很好用。现在我有几个板块，我想画出每个点的平均压力。因为我不知道什么平均函数，所以我想把所有的盘子加起来，然后除以盘子的数目……我试着如下：

^{pr2}$

这很有效，但有一个问题我解决不了。正如我所说，有时有些板块并没有得到所有的数据，因此在图中的某些点上有一个“洞”。现在我的meanmatrix有一个整体，其中一个板块有一个整体，即使所有其他板块都有数据。在

我怎样才能确保我不会有这些漏洞，或者有没有更平滑的方法来获得我的“meanmatrix”？？（我希望我的问题足够清楚…）

编辑：

问题不是我没有得到数据的平均值，这实际上是可行的（我不喜欢我是怎么做的，但它是有效的），问题是我得到了我之前描述的这些“洞”。这就是困扰我的原因。在

Answer 1

编辑：对不起，我误解了这个问题。试试这个：

allplates = ma.masked_all((160, 65, numplates))
# fill in allplates
meanplate = allplates.mean(axis=2)

这将计算数组最后一个维度上的平均值，也就是说，平均所有板。忽略缺少的值。在

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前面的答案是：可以取屏蔽数组的平均值，它将忽略缺失的值：

^{pr2}$

不过，尽量避免使用matrix作为变量名，因为它也引用了NumPy数据结构。在