numpy.ma.median

numpy.ma.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False) [source]

Вычислить медиану по указанной оси.

Возвращает медиану элементов массива.

Параметры:

a : array_like Вводной массив или объект, который можно преобразовать в массив. axis : int, необязательно Ось, по которой вычисляются медианы. По умолчанию (None) вычисляется медиана по уплощенной версии массива. out : ndarray, необязательно Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. overwrite_input : bool, необязательно Если True, то разрешить использование памяти входного массива (a) для вычислений. Входной массив будет изменен вызовом median. Это сэкономит память, когда вам не нужно сохранять содержимое входного массива. Обращайтесь с входом как с неопределенным, но он, вероятно, будет полностью или частично отсортирован. По умолчанию False. Обратите внимание, что, если overwrite_input равно True, а входной массив не является ndarray, будет поднято исключение.

Возвращает:

median : ndarray Новый массив, содержащий результат, возвращается, если out не указан, в противном случае возвращается ссылка на out. Тип возвращаемых данных - float64 для целых чисел и чисел с плавающей точкой, меньших, чем float64, или тип данных входных данных в противном случае.

См. также

mean

Замечания

Учитывая вектор V с N немаскированными значениями, медиана V — это среднее значение отсортированной копии V (Vs) — т. е. Vs[(N-1)/2], когда N нечетное, или {Vs[N/2 - 1] + Vs[N/2]}/2 когда N четное.

Примеры

>>> x = np.ma.array(np.arange(8), mask=[0]*4 + [1]*4)
>>> np.ma.median(x)
1.5

>>> x = np.ma.array(np.arange(10).reshape(2, 5), mask=[0]*6 + [1]*4)
>>> np.ma.median(x)
2.5
>>> np.ma.median(x, axis=-1, overwrite_input=True)
masked_array(data = [ 2.  5.],
             mask = False,
       fill_value = 1e+20)