numpy.nanmedian

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

Вычисление медианы по указанной оси, игнорируя значения NaN.

Возвращает медиану элементов массива.

Добавлена в версии 1.9.0.

Параметры

aarray_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 уплощенной версии массива. Последовательность осей поддерживается с версии 1.9.0.

outndarray, optional

Альтернативный выходной массив, в который поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый вывод, но тип (вывода) будет приведен к соответствию, если необходимо.

overwrite_inputbool, optional

Если True, разрешено использовать память входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменен вызовом median. Это сэкономит память, когда вам не нужно сохранять содержимое входного массива. Входной массив рассматривается как неопределенный, но, вероятно, будет полностью или частично отсортирован. По умолчанию False. Если overwrite_input равно True и a не является уже массивом ndarray, будет выдано сообщение об ошибке.

keepdimsbool, optional

Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться относительно исходного a.

Если это значение отлично от значения по умолчанию, оно будет передано (в особом случае пустого массива) в функцию mean подлежащего массива. Если массив является подклассом, а у mean нет аргумента keepdims, будет возбуждена ошибка RuntimeError.

Возвращает

medianndarray

Новый массив, содержащий результат. Если входной массив содержит целые числа или числа с плавающей точкой, меньшие float64, то тип данных выходного массива — np.float64. В противном случае тип данных вывода совпадает с типом данных входного массива. Если указан out, возвращается этот массив.

См. также

mean, median, percentile

Примечания

В случае вектора V длиной N, медиана V — это среднее значение отсортированной копии V, V_sorted - то есть V_sorted[(N-1)/2], когда N нечетное, и среднее из двух средних значений V_sorted когда N четное.

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)