Python Scipy stats.tmax()用法及代码示例

scipy.stats.tmax(array, lowerlimit=None, axis=0, inclusive=True)函数沿着指定的轴计算数组元素的最大修剪量，同时忽略超出指定限制的值。

参数：
array:输入数组或对象，具有用于计算修剪后的最大值的元素。
axis:要沿其计算统计信息的轴。默认情况下轴= 0
limits:要考虑的数组的上下限，小于下限或大于上限的值将被忽略。如果限制为“无”(默认)，则使用所有值。
inclusive:确定是包括等于下限还是上限的值，或者在计算时排除它们。

返回：根据设置的参数修剪数组元素的最大值。

代码1：

# Trimmed Maximum  
   
from scipy import stats 
import numpy as np  
   
# array elements ranging from 0 to 19 
x = [1, 3, 27, 56, 2, 4, 13, 3, 6] 
    
print("Trimmed Maximum:", stats.tmax(x))  
   
   
print("\nTrimmed Maximum by setting limit:",  
      stats.tmax(x, (5)))

输出：

Trimmed Maximum:56

Trimmed Maximum by setting limit: 4

代码2：使用多维数据

# Trimmed Maximum  
   
from scipy import stats 
import numpy as np  
   
# array elements ranging from 0 to 19 
x = [[1, 3, 27],  
        [3, 4, 7],  
        [7, 6, 3],  
        [3, 6, 8]] 
   
print("Trimmed Maximum:", stats.tmax(x))  
   
# setting axis 
print("\nTrimmed Maximum by setting axis:",  
      stats.tmax(x, axis = 1)) 
   
print("\nTrimmed Maximum by setting axis:",  
      stats.tmax(x, axis = 0)) 
   
# setting limit 
print("\nTrimmed Maximum by setting limit:",  
      stats.tmax(x, (5), axis = 1)) 
   
   
print("\nTrimmed Maximum by setting limit:",  
      stats.tmax(x, (5), axis = 0))

输出：

Trimmed Maximum:[ 7  6 27]

Trimmed Maximum by setting axis: [27  7  7  8]

Trimmed Maximum by setting axis: [ 7  6 27]

Trimmed Maximum by setting limit: [3 4 3 3]

Trimmed Maximum by setting limit: [3 4 3]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自vishal3096大神的英文原创作品 sciPy stats.tmax() function | Python。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。