Python SciPy stats.circmean用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.circmean 的用法。

用法:

scipy.stats.circmean(samples, high=6.283185307179586, low=0, axis=None, nan_policy='propagate')#

计算一个范围内样本的循环平均值。

参数 ：：

samples： array_like

输入数组。

high： float 或 int，可选

样本范围的上限。默认为 2*pi 。

low： float 或 int，可选

样本范围的下限。默认值为 0。

axis： 整数，可选

计算均值所沿的轴。默认值是计算展平数组的平均值。

nan_policy： {‘propagate’, ‘raise’, ‘omit’}，可选

定义当输入包含 nan 时如何处理。 ‘propagate’ 返回 nan，‘raise’ 引发错误，‘omit’ 执行忽略 nan 值的计算。默认为‘propagate’。

返回 ：：

circmean： 浮点数

圆形的意思。

例子：

为简单起见，所有角度均以度数打印。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import circmean
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> angles = np.deg2rad(np.array([20, 30, 330]))
>>> circmean = circmean(angles)
>>> np.rad2deg(circmean)
7.294976657784009

>>> mean = angles.mean()
>>> np.rad2deg(mean)
126.66666666666666

绘制圆形平均值并与算术平均值进行比较。

>>> plt.plot(np.cos(np.linspace(0, 2*np.pi, 500)),
...          np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 500)),
...          c='k')
>>> plt.scatter(np.cos(angles), np.sin(angles), c='k')
>>> plt.scatter(np.cos(circmean), np.sin(circmean), c='b',
...             label='circmean')
>>> plt.scatter(np.cos(mean), np.sin(mean), c='r', label='mean')
>>> plt.legend()
>>> plt.axis('equal')
>>> plt.show()