Python数据处理numpy.median的实例讲解


            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；

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)

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



以上这篇Python数据处理numpy.median的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中文源码网。