本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.sigmaclip
的用法。
用法:
scipy.stats.sigmaclip(a, low=4.0, high=4.0)#
执行数组元素的迭代sigma-clipping。
从全样本开始,移除临界范围外的所有元素,即输入数组 c 中满足以下任一条件的所有元素:
c < mean(c) - std(c)*low c > mean(c) + std(c)*high
使用更新的样本继续迭代,直到没有元素超出(更新的)范围。
- a: array_like
数据数组,如果不是一维,将被分解。
- low: 浮点数,可选
sigma 裁剪的下界因子。默认值为 4。
- high: 浮点数,可选
sigma 裁剪的上限因子。默认值为 4。
- clipped: ndarray
删除了裁剪元素的输入数组。
- lower: 浮点数
用于削波的较低阈值。
- upper: 浮点数
用于削波的上阈值。
参数 ::
返回 ::
例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy.stats import sigmaclip >>> a = np.concatenate((np.linspace(9.5, 10.5, 31), ... np.linspace(0, 20, 5))) >>> fact = 1.5 >>> c, low, upp = sigmaclip(a, fact, fact) >>> c array([ 9.96666667, 10. , 10.03333333, 10. ]) >>> c.var(), c.std() (0.00055555555555555165, 0.023570226039551501) >>> low, c.mean() - fact*c.std(), c.min() (9.9646446609406727, 9.9646446609406727, 9.9666666666666668) >>> upp, c.mean() + fact*c.std(), c.max() (10.035355339059327, 10.035355339059327, 10.033333333333333)
>>> a = np.concatenate((np.linspace(9.5, 10.5, 11), ... np.linspace(-100, -50, 3))) >>> c, low, upp = sigmaclip(a, 1.8, 1.8) >>> (c == np.linspace(9.5, 10.5, 11)).all() True
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.stats.sigmaclip。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。