Python SciPy stats.trimboth用法及代码示例

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

用法:

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

从数组的两端切掉一部分项目。

从传递数组的两端切掉传递的项目比例(即，在 ratiotocut = 0.1 的情况下，分割最左边的 10% 和最右边的 10% 分数)。修剪的值是最低和最高的。如果比例导致非整数切片索引(即保守地切掉比例切)，则切掉更少。

参数 ：：

a： array_like

要修剪的数据。

proportiontocut： 浮点数

修剪每一端的总数据集的比例(范围 0-1)。

axis： int 或无，可选

沿其修剪数据的轴。默认值为 0。如果没有，则计算整个数组 a。

返回 ：：

out： ndarray

数组 a 的修剪版本。修剪内容的顺序未定义。

例子：

创建一个包含 10 个值的数组，并从每一端修剪 10% 的值：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> stats.trimboth(a, 0.1)
array([1, 3, 2, 4, 5, 6, 7, 8])

请注意，输入数组的元素是按值修剪的，但输出数组不一定是排序的。

修剪的比例向下舍入到最接近的整数。例如，从 10 个值的数组的每一端修剪 25% 的值将返回一个 6 个值的数组：

>>> b = np.arange(10)
>>> stats.trimboth(b, 1/4).shape
(6,)

多维数组可以沿任何轴或整个数组修剪：

>>> c = [2, 4, 6, 8, 0, 1, 3, 5, 7, 9]
>>> d = np.array([a, b, c])
>>> stats.trimboth(d, 0.4, axis=0).shape
(1, 10)
>>> stats.trimboth(d, 0.4, axis=1).shape
(3, 2)
>>> stats.trimboth(d, 0.4, axis=None).shape
(6,)