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.

Новая в версии 1.9.0.

Параметры

aarray_like

Вводной массив или объект, который может быть преобразован в массив.

axis{int, последовательность int, None}, необязательно

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, необязательно

Альтернативный массив вывода, 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, необязательно

Если True, разрешается использовать память входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменен вызовом median. Это позволит сэкономить память, когда нет необходимости сохранять содержимое входного массива. Обращайтесь с входом как с неопределенным, но он, вероятно, будет полностью или частично отсортирован. По умолчанию False. Если overwrite_input является True и a не является уже ndarray, будет выведено сообщение об ошибке.

keepdimsbool, необязательно

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

Если это не значение по умолчанию, оно будет передано (в частном случае пустого массива) функции mean базового массива. Если массив является подклассом и mean не имеет параметра keepdims, будет вызвано исключение RuntimeError.

Возвращает

medianndarray

Новый массив, содержащий результат. Если входные данные содержат целые числа или числа с плавающей точкой, меньшие, чем float64, тип данных выходных данных равен 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 длины N, медиана V является средним значением отсортированной копии V, V_sorted - то есть V_sorted[(N-1)/2], когда N нечетное, и средним значением 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)