用法:
dask.array.nanmedian(a, axis=None, keepdims=False, out=None)
计算沿指定轴的中位数,同时忽略 NaN。
此文档字符串是从 numpy.nanmedian 复制的。
可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。
这通过自动将缩减轴分块为单个块,然后在剩余维度上调用
numpy.nanmedian
函数来工作返回数组元素的中位数。
- a:array_like
可以转换为数组的输入数组或对象。
- axis:{int,int 序列,无},可选
计算中位数的一个或多个轴。默认值是沿数组的扁平版本计算中值。自版本 1.9.0 起支持一系列轴。
- out:ndarray,可选
用于放置结果的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度,但如有必要,将强制转换(输出的)类型。
- overwrite_input:bool,可选(在 Dask 中不支持)
如果为真,则允许使用输入数组
a
的内存进行计算。输入数组将通过调用median
来修改。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,但它可能会完全或部分排序。默认为假。如果overwrite_input
是True
并且a
还不是ndarray
,则会引发错误。- keepdims:布尔型,可选
如果将其设置为 True,则缩小的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项,结果将针对原始
a
正确广播。如果这不是默认值,它将被传递(在空数组的特殊情况下)到底层数组的
mean
函数。如果数组是 sub-class 并且mean
没有 kwargkeepdims
这将引发 RuntimeError。
- median:ndarray
保存结果的新数组。如果输入包含小于
float64
的整数或浮点数,则输出数据类型为np.float64
。否则,输出的数据类型与输入的数据类型相同。如果指定了out
,则返回该数组。
参数:
返回:
注意:
给定一个长度为
N
的向量V
,V
的中位数是V
,V_sorted
的排序副本的中间值 - 即V_sorted[(N-1)/2]
,当N
是奇数并且两个中间的平均值当N
为偶数时,V_sorted
的值。例子:
>>> a = np.array([[10.0, 7, 4], [3, 2, 1]]) >>> a[0, 1] = np.nan >>> a array([[10., nan, 4.], [ 3., 2., 1.]]) >>> np.median(a) nan >>> np.nanmedian(a) 3.0 >>> np.nanmedian(a, axis=0) array([6.5, 2. , 2.5]) >>> np.median(a, axis=1) array([nan, 2.]) >>> b = a.copy() >>> np.nanmedian(b, axis=1, overwrite_input=True) array([7., 2.]) >>> assert not np.all(a==b) >>> b = a.copy() >>> np.nanmedian(b, axis=None, overwrite_input=True) 3.0 >>> assert not np.all(a==b)
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- Python dask.array.nancumprod用法及代码示例
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- Python dask.array.nextafter用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.nanmedian。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。