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.

Parameters

aarray_like

Вводной массив или объект, который можно преобразовать 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 начиная с версии 1.9.0.

outndarray, optional

Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый вывод, но тип (вывода) будет преобразован при необходимости.

overwrite_inputbool, optional

Если True, то разрешено использовать память входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменен вызовом к median. Это позволит сэкономить 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. Если overwrite_input равно True и a не является ndarray, будет поднято исключение.

keepdimsbool, optional

Если это установлено в True, оси, которые уменьшаются, остаются в результате как измерения с размером один. С этим вариантом результат будет правильно транслироваться относительно исходного a. Если это значение отличается от значения по умолчанию, оно будет передано (в особом случае пустого массива) функции mean подлежащего массива. Если массив является подклассом, а mean не имеет аргумента keepdims, будет поднята ошибка RuntimeError.

Returns

medianndarray

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

См. также

mean, median, percentile

Примечания

Для вектора V длиной N, медианой V является среднее значение отсортированной копии V, V_sorted - то есть V_sorted[(N-1)/2], когда N является нечётным и среднее двух средних значений V_sorted когда N является чётным.

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)