在 Python 的 NumPy 库中，`np.mean()` 函数是一种非常常用的统计计算工具，用于计算数组的平均值。然而，当数据集中包含缺失值（NaN）时，`np.mean()` 的行为可能会引起一些困惑。那么，`np.mean` 会不会自动忽略这些 NaN 值呢？让我们来深入探讨一下。

首先，我们需要明确一点，NumPy 默认情况下不会自动忽略 NaN 值。如果数组中存在 NaN，调用 `np.mean()` 时，结果通常也会是 NaN。这是因为 NaN 是一种特殊的浮点数值，表示“非数字”或“未知值”。任何涉及 NaN 的数学运算通常都会返回 NaN。

不过，NumPy 提供了一种方法来处理这种情况，那就是使用 `np.nanmean()` 函数。这个函数专门设计用来计算数组的平均值，并且会在计算过程中自动忽略所有的 NaN 值。因此，如果你希望在包含 NaN 的数据集上得到一个有意义的平均值，可以改用 `np.nanmean()`。

例如：

```python

import numpy as np

创建一个包含 NaN 的数组

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])

使用 np.mean 计算平均值

mean_value = np.mean(arr)

print("使用 np.mean 的结果:", mean_value)

使用 np.nanmean 计算平均值

nan_mean_value = np.nanmean(arr)

print("使用 np.nanmean 的结果:", nan_mean_value)

```

运行这段代码后，你会发现 `np.mean()` 返回的结果是 NaN，而 `np.nanmean()` 则会正确地忽略 NaN 并返回实际的平均值。

总结来说，`np.mean` 默认不会忽略 NaN，但你可以通过使用 `np.nanmean` 来实现这一功能。在处理包含缺失值的数据时，选择合适的方法是非常重要的，这能确保你的数据分析结果更加准确和可靠。