Python Numpy MaskedArray.median()用法及代码示例

numpy.MaskedArray.median()函数用于计算沿掩码数组指定轴的中位数，它返回数组元素的中位数。

用法： numpy.ma.median(arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)

参数：

arr :[ndarray]输入掩码数组。
axis :[int，可选]计算中值所沿的轴。默认值(无)是计算平坦数组的中位数。
dtype : [dtype，可选]返回数组的类型，以及与元素相乘的累加器的类型。
out : [ndarray，可选]将结果存储到的位置。
->如果提供，则必须具有广播输入的形状。
->如果未提供或没有，则返回新分配的数组。
overwrite_input :[bool，可选]如果为True，则允许使用输入数组的内存进行计算。输入数组将通过调用中位数进行修改。当您不需要保留输入数组的内容时，这将节省内存。将输入视为未定义，但可能会完全或部分排序。默认值为False。请注意，如果overwrite_input为True，并且输入还不是ndarray，则会引发错误。
keepdims :[bool，可选]如果将其设置为True，则缩小的轴将保留为尺寸为1的尺寸。使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。

返回：[median_along_axis，ndarray]除非指定out，否则将返回保存结果的新数组，在这种情况下，将返回对out的引用。

代码1：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.median() method  
    
# importing numpy as geek   
# and numpy.ma module as ma  
import numpy as geek  
import numpy.ma as ma  
    
# creating input array   
in_arr = geek.array([[1, 2], [ 3, -1], [ 5, -3]]) 
print ("Input array : ", in_arr)  
    
# Now we are creating a masked array.  
# by making  entry as invalid.   
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[1, 0], [ 1, 0], [ 0, 0]])  
print ("Masked array : ", mask_arr)  
    
# applying MaskedArray.median     
# methods to masked array 
out_arr = ma.median(mask_arr)  
print ("median of masked array along default axis : ", out_arr)

输出：

Input array :  [[ 1  2]
 [ 3 -1]
 [ 5 -3]]
Masked array :  [[-- 2]
 [-- -1]
 [5 -3]]
median of masked array along default axis :  0.5

代码2：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.median() method  
     
# importing numpy as geek   
# and numpy.ma module as ma  
import numpy as geek  
import numpy.ma as ma  
     
# creating input array  
in_arr = geek.array([[1, 0, 3], [ 4, 1, 6]])  
print ("Input array : ", in_arr) 
      
# Now we are creating a masked array.  
# by making one entry as invalid.   
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[ 0, 0, 0], [ 0, 0, 1]])  
print ("Masked array : ", mask_arr)  
     
# applying MaskedArray.median methods  
# to masked array 
out_arr1 = ma.median(mask_arr, axis = 0)  
print ("median of masked array along 0 axis : ", out_arr1) 
  
out_arr2 = ma.median(mask_arr, axis = 1)  
print ("median of masked array along 1 axis : ", out_arr2)

输出：

Input array :  [[1 0 3]
 [4 1 6]]
Masked array :  [[1 0 3]
 [4 1 --]]
median of masked array along 0 axis :  [2.5 0.5 3.0]
median of masked array along 1 axis :  [1.0 2.5]

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注：本文由纯净天空筛选整理自jana_sayantan大神的英文原创作品 Numpy MaskedArray.median() function | Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。