Python SciPy stats.circmean用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.circmean 的用法。

用法:

scipy.stats.circmean(samples, high=6.283185307179586, low=0, axis=None, nan_policy='propagate')#

計算一個範圍內樣本的循環平均值。

參數 ：：

samples： array_like

輸入數組。

high： float 或 int，可選

樣本範圍的上限。默認為 2*pi 。

low： float 或 int，可選

樣本範圍的下限。默認值為 0。

axis： 整數，可選

計算均值所沿的軸。默認值是計算展平數組的平均值。

nan_policy： {‘propagate’, ‘raise’, ‘omit’}，可選

定義當輸入包含 nan 時如何處理。 ‘propagate’ 返回 nan，‘raise’ 引發錯誤，‘omit’ 執行忽略 nan 值的計算。默認為‘propagate’。

返回 ：：

circmean： 浮點數

圓形的意思。

例子：

為簡單起見，所有角度均以度數打印。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import circmean
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> angles = np.deg2rad(np.array([20, 30, 330]))
>>> circmean = circmean(angles)
>>> np.rad2deg(circmean)
7.294976657784009

>>> mean = angles.mean()
>>> np.rad2deg(mean)
126.66666666666666

繪製圓形平均值並與算術平均值進行比較。

>>> plt.plot(np.cos(np.linspace(0, 2*np.pi, 500)),
...          np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 500)),
...          c='k')
>>> plt.scatter(np.cos(angles), np.sin(angles), c='k')
>>> plt.scatter(np.cos(circmean), np.sin(circmean), c='b',
...             label='circmean')
>>> plt.scatter(np.cos(mean), np.sin(mean), c='r', label='mean')
>>> plt.legend()
>>> plt.axis('equal')
>>> plt.show()