scipy stats.nanmedian()函数 | Python

简介

scipy.stats.nanmedian()是scipy库中的一个函数，用于计算给定数组的中位数，跳过NaN值。

中位数是指一个数组的中间值，即把数列按从小到大的顺序排列，中间那个数就是中位数。如果数组有偶数个数，中位数就是中间两个数的平均值。

用法

参数

scipy.stats.nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)

• a : 输入的数组
• axis : 需要沿着它计算中位数的轴，如果不设置，则计算整个数组的中位数
• out : 结果被放置的数组
• overwrite_input : 如果为True，则允许使用和输入数组相同的存储器将结果放回，这样可以节约存储器
• keepdims : 如果设置为True，则将输出数组的维度设置为输入数组的维度。结果数组中的轴被缩小为长度为1。

返回值

返回给定数组的中位数值。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> arr = np.array([1, 3, np.NaN, 5, 7])
>>> stats.nanmedian(arr)
5.0
>>> arr1 = np.array([[1, 2, 3], [np.NaN, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> stats.nanmedian(arr1)
5.0
>>> stats.nanmedian(arr1, axis=0)
array([4., 5., 6.])
>>> stats.nanmedian(arr1, axis=1)
array([2., 5., 8.])

注意事项

• 输入数组中的NaN值将被忽略，因此中位数可能不会落在输入数组中。如果输入数组中的全部值都是NaN，则输出将为NaN。
• 如果输入数组具有较大的维数，并且应在其中一个轴上计算中位数，则在计算之前请确保将该轴压缩为一个单独的维度。
• 如果输入数组是空的，则输出将为NaN。