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.

Новая 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. Последовательность осей поддерживается с версии 1.9.0. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый выход, но тип (выхода) будет преобразован при необходимости. overwrite_input : bool, optional Если True, разрешается использование памяти входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменён вызовом median. Это сэкономит память, когда вам не нужно сохранять содержимое входного массива. Обращайтесь с входом как с неопределённым, но, вероятно, он будет полностью или частично отсортирован. По умолчанию False. Если overwrite_input равно True и a ещё не является ndarray, будет выведено сообщение об ошибке. keepdims : bool, optional Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно исходного a. Если это что-то отличное от значения 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, это приведёт к ошибке RuntimeError.

Возвращает:

median : ndarray Новый массив, содержащий результат. Если вход содержит целые числа или числа с плавающей точкой меньше float64, то тип данных выходных данных — 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], если N нечётное, и среднее значение двух средних значений V_sorted при 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([nan,  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)