numpy.nanmedian
-
numpy.nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=<class 'numpy._globals._NoValue'>)[source] -
Вычислить медиану по указанной оси, игнорируя значения NaN.
Возвращает медиану элементов массива.
Новая в версии 1.9.0.
Параметры: a : array_like
Входной массив или объект, который можно преобразовать в массив.
axis : {int, последовательность int, None}, необязательно
Ось или оси, по которым вычисляются медианы. По умолчанию вычисляется медиана по уплощенной версии массива. Последовательность осей поддерживается с версии 1.9.0.
out : ndarray, необязательно
Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как и ожидаемый выход, но тип (выхода) будет преобразован при необходимости.
overwrite_input : bool, необязательно
Если True, то разрешается использование памяти входного массива
aдля вычислений. Входной массив будет изменен вызовом кmedian. Это сэкономит память, когда вам не нужно сохранять содержимое входного массива. Обращайтесь с входными данными как с неопределенными, но, скорее всего, они будут полностью или частично отсортированы. По умолчанию False. Еслиoverwrite_inputравноTrueиaеще не являетсяndarray, будет поднято исключение.keepdims : bool, необязательно
Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться относительно исходного
a. Если это значение отличается от значения по умолчанию, оно будет передано (в частном случае пустого массива) в функциюmeanбазового массива. Если массив является подклассом, иmeanне имеет ключевого словаkeepdims, будет поднята ошибка RuntimeError.Возвращает: median : ndarray
Новый массив, содержащий результат. Если вход содержит целые числа или числа с плавающей точкой, меньшие
float64, тогда тип данных выходных данных -np.float64. В противном случае тип данных выходных данных совпадает с типом данных входных данных. Еслиoutуказан, возвращается этот массив вместо него.См. также
Примечания
Для вектора
VдлинойN, медианаVявляется средним значением отсортированной копииV,V_sorted- т.е.,V_sorted[(N-1)/2], когдаNнечетное и средним значением двух средних значенийV_sortedкогдаNчетное.Примеры
>>> a = np.array([[10.0, 7, 4], [3, 2, 1]]) >>> a[0, 1] = np.nan >>> a array([[ 10., nan, 4.], [ 3., 2., 1.]]) >>> np.median(a) nan >>> np.nanmedian(a) 3.0 >>> np.nanmedian(a, axis=0) array([ 6.5, 2., 2.5]) >>> np.median(a, axis=1) array([ 7., 2.]) >>> b = a.copy() >>> np.nanmedian(b, axis=1, overwrite_input=True) array([ 7., 2.]) >>> assert not np.all(a==b) >>> b = a.copy() >>> np.nanmedian(b, axis=None, overwrite_input=True) 3.0 >>> assert not np.all(a==b)
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.nanmedian.html