Python數(shù)據(jù)處理numpy.median的實例講解

更新時間：2018年04月02日 16:14:18 作者：chaibubble

下面小編就為大家分享一篇Python數(shù)據(jù)處理numpy.median的實例講解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

numpy模塊下的median作用為：

計算沿指定軸的中位數(shù)

返回數(shù)組元素的中位數(shù)

其函數(shù)接口為：

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

其中各參數(shù)為：

a：輸入的數(shù)組；

axis：計算哪個軸上的中位數(shù)，比如輸入是二維數(shù)組，那么axis=0對應行，axis=1對應列；

out：用于放置求取中位數(shù)后的數(shù)組。它必須具有與預期輸出相同的形狀和緩沖區(qū)長度；

overwrite_input：一個bool型的參數(shù)，默認為Flase。如果為True那么將直接在數(shù)組內(nèi)存中計算，這意味著計算之后原數(shù)組沒辦法保存，但是好處在于節(jié)省內(nèi)存資源，F(xiàn)lase則相反；

keepdims：一個bool型的參數(shù)，默認為Flase。如果為True那么求取中位數(shù)的那個軸將保留在結果中；

>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>> a
array([[10, 7, 4],
    [ 3, 2, 1]])
>>> np.median(a)
3.5
>>> np.median(a, axis=0)
array([ 6.5, 4.5, 2.5])
>>> np.median(a, axis=1)
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

以上這篇Python數(shù)據(jù)處理numpy.median的實例講解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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