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

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 сглаженному варианту массива. Последовательность осей поддерживается с версии 1.9.0.

outndarray, optional

Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат, но тип (результата) будет преобразован при необходимости.

overwrite_inputbool, optional

Если True, то разрешается использовать память входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменён вызовом median. Это позволит сэкономить память, если вам не нужно сохранять содержимое входного массива. Обращайтесь с входным массивом как с неопределённым, но он, вероятно, будет полностью или частично отсортирован. По умолчанию False. Если overwrite_input равно True и a ещё не является ndarray, будет выведено сообщение об ошибке.

keepdimsbool, optional

Если это значение установлено в True, оси, которые были уменьшены, сохраняются в результате как размеры 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 базового массива. Если массив является подклассом и mean не имеет аргумента keepdims, это приведёт к ошибке RuntimeError.

Возвращает

medianndarray

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

См. также

mean, median, percentile

Примечания

Учитывая вектор 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 из двух средних значений V_sorted если 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)