numpy.nanmedian

numpy.nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=<no value>) [source]

Вычислить медиану по указанной оси, игнорируя значения NaN.

Возвращает медиану элементов массива.

Введено в версии 1.9.0.

Параметры:

a : array_like Входной массив или объект, который может быть преобразован в массив. axis : {int, sequence of int, None}, optional Ось или оси, по которым вычисляются медианы. По умолчанию вычисляется медиана по сплющенной версии массива. После версии 1.9.0 поддерживается последовательность осей. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат, но тип (результата) будет приведен к необходимому, если потребуется. overwrite_input : bool, optional Если True, то разрешается использовать память входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменён вызовом median. Это позволит сэкономить память, когда вам не нужно сохранять содержимое входного массива. Обращайтесь с входными данными как с неопределёнными, но, вероятно, они будут полностью или частично отсортированы. По умолчанию False. Если overwrite_input равно True и a ещё не является ndarray, будет выброшено исключение. keepdims : bool, optional Если установлено в True, оси, по которым выполняется сокращение, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим вариантом результат будет правильно транслироваться по отношению к исходному a. Если это не значение по умолчанию, оно будет передано (в частном случае пустого массива) в функцию mean базового массива. Если массив является подклассом и mean не имеет аргумента keepdims, будет возбуждена ошибка RuntimeError.

Возвращает:

median : ndarray Новый массив, содержащий результат. Если вход содержит целые числа или числа с плавающей запятой меньше float64, то тип данных выходных данных равен np.float64. В противном случае тип данных выходных данных совпадает с типом данных входных данных. Если указан out, возвращается этот массив.

См. также

mean, median, percentile

Примечания

Для вектора V длиной N, медиана V - это среднее значение отсортированной копии V, V_sorted - т.е., V_sorted[(N-1)/2], когда N - нечётное, и среднее двух средних значений V_sorted, когда N - чётное.

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)