Python SciPy stats.trim_mean用法及代码示例

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

用法:

scipy.stats.trim_mean(a, proportiontocut, axis=0)#

从两个尾部修剪分布后返回数组的平均值。

如果proportiontocut = 0.1，则切掉‘leftmost’ 和‘rightmost’ 10% 的分数。输入在切片之前进行排序。如果比例导致非整数切片索引，则切片较少(即保守地切片比例到切)。

参数 ：：

a： array_like

输入数组。

proportiontocut： 浮点数

要切断分布的两个尾部的分数。

axis： int 或无，可选

计算修剪均值的轴。默认值为 0。如果没有，则计算整个数组 a。

返回 ：：

trim_mean： ndarray

修剪数组的平均值。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> x = np.arange(20)
>>> stats.trim_mean(x, 0.1)
9.5
>>> x2 = x.reshape(5, 4)
>>> x2
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19]])
>>> stats.trim_mean(x2, 0.25)
array([  8.,   9.,  10.,  11.])
>>> stats.trim_mean(x2, 0.25, axis=1)
array([  1.5,   5.5,   9.5,  13.5,  17.5])