Python numpy median用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.median 的用法。

用法:

numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)

計算沿指定軸的中位數。

返回數組元素的中位數。

參數：

a： array_like

可以轉換為數組的輸入數組或對象。

axis： {int，int 序列，無}，可選

計算中位數的一個或多個軸。默認值是沿數組的扁平版本計算中值。自版本 1.9.0 起支持一係列軸。

out： ndarray，可選

用於放置結果的替代輸出數組。它必須具有與預期輸出相同的形狀和緩衝區長度，但如有必要，將強製轉換(輸出的)類型。

overwrite_input： 布爾型，可選

如果為 True，則允許使用輸入數組的內存a用於計算。輸入數組將通過調用修改median.當您不需要保留輸入數組的內容時，這將節省內存。將輸入視為未定義，但它可能會完全或部分排序。默認為假。如果overwrite_input是True和a還不是一個numpy.ndarray，將引發錯誤。

keepdims： 布爾型，可選

如果將其設置為 True，則縮小的軸將作為尺寸為 1 的尺寸留在結果中。使用此選項，結果將針對原始 arr 正確廣播。

返回：

median： ndarray

保存結果的新數組。如果輸入包含整數或浮點數小於float64，則輸出數據類型為np.float64.否則，輸出的數據類型與輸入的數據類型相同。如果out指定，則返回該數組。

注意：

給定一個長度為 N 的向量 V ，V 的中值是 V 、 V_sorted 的排序副本的中間值 - 即 V_sorted[(N-1)/2] ，當 N 為奇數時， N為偶數時V_sorted的兩個中間值的平均值。

例子：

>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>> a
array([[10,  7,  4],
       [ 3,  2,  1]])
>>> np.median(a)
3.5
>>> np.median(a, axis=0)
array([6.5, 4.5, 2.5])
>>> np.median(a, axis=1)
array([7.,  2.])
>>> m = np.median(a, axis=0)
>>> out = np.zeros_like(m)
>>> np.median(a, axis=0, out=m)
array([6.5,  4.5,  2.5])
>>> m
array([6.5,  4.5,  2.5])
>>> b = a.copy()
>>> np.median(b, axis=1, overwrite_input=True)
array([7.,  2.])
>>> assert not np.all(a==b)
>>> b = a.copy()
>>> np.median(b, axis=None, overwrite_input=True)
3.5
>>> assert not np.all(a==b)