Python Scipy stats.tmean()用法及代码示例

scipy.stats.tmean(array, limits=None, inclusive=(True, True))计算沿数组指定轴的数组元素的修剪均值。

它的公式-

参数：
array: 输入数组或对象，具有用于计算修剪均值的元素。
axis: 修整平均值将沿其计算的轴。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。

返回值：根据设置的参数对数组元素的平均值进行修剪。

代码1：

# Trimmed Mean  
   
from scipy import stats 
import numpy as np  
   
# array elements ranging from 0 to 19 
x = np.arange(20) 
    
print("Trimmed Mean :", stats.tmean(x))  
   
   
print("\nTrimmed Mean by setting limit : ",  
      stats.tmean(x, (2, 10)))

输出：

Trimmed Mean : 9.5

Trimmed Mean by setting limit :  6.0

代码2：使用多维数据，axis()可以工作

# Trimmed Mean  
   
from scipy import stats 
import numpy as np  
  
arr1 = [[1, 3, 27],  
        [5, 3, 18],  
        [17, 16, 333],  
        [3, 6, 82]]  
   
  
# using axis = 0 
print("\nTrimmed Mean is with default axis = 0 : \n",  
      stats.tmean(arr1, axis = 1))

输出：

Trimmed Mean is with default axis = 0 : 
 42.8333333333

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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.tmean() | 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。