Python计算中位数 numpy.median

我不是女神ヾ 2022-06-13 10:09 880阅读 0赞

numpy模块下的median作用为：  
计算沿指定轴的中位数  
返回数组元素的中位数

其函数接口为：

median(a, 
           axis=None, 
           out=None,
           overwrite_input=False, 
           keepdims=False)

其中各参数为：  
a：输入的数组；  
axis：计算哪个轴上的中位数，比如输入是二维数组，那么axis=0对应行，axis=1对应列，如果对于二维数组不指定长度，将拉伸为一唯计算中位数；  
out：用于放置求取中位数后的数组。 它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度；  
overwrite\_input :一个bool型的参数，默认为Flase。如果为True那么将直接在数组内存中计算，这意味着计算之后原数组没办法保存，但是好处在于节省内存资源，Flase则相反；  
keepdims：一个bool型的参数，默认为Flase。如果为True那么求取中位数的那个轴将保留在结果中；

>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
    >>> a
    array([[10,  7,  4],
           [ 3,  2,  1]])
    >>> np.median(a)
    # 1，2，3，4，7，10 
    # (3+4)/2 = 3.5
    3.5
    >>> np.median(a, axis=0)
    #(10+3)/2 = 6.5
    #(7+2)/2 = 4.5
    #(4+1)/2 = 2.5 
    array([ 6.5,  4.5,  2.5])
    >>> np.median(a, axis=1)
    #奇数个数中位数
    array([ 7.,  2.])
    >>> m = np.median(a, axis=0)
    >>> out = np.zeros_like(m)
    >>> np.median(a, axis=0, out=m)
    array([ 6.5,  4.5,  2.5])
    >>> m
    array([ 6.5,  4.5,  2.5])
    >>> b = a.copy()
    >>> np.median(b, axis=1, overwrite_input=True)
    array([ 7.,  2.])
    >>> assert not np.all(a==b)
    >>> b = a.copy()
    >>> np.median(b, axis=None, overwrite_input=True)
    3.5

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