Python SciPy mstats.tmean用法及代碼示例

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

用法:

scipy.stats.mstats.tmean(a, limits=None, inclusive=(True, True), axis=None)#

計算修剪後的平均值。

參數 ：：

a： array_like

值數組。

limits： 無或(下限、上限)，可選

輸入數組中小於下限或大於上限的值將被忽略。當限製為無(默認)時，則使用所有值。元組中的任何一個限製值也可以是 None 表示半開區間。

inclusive： (布爾，布爾)，可選

由 (lower flag, upper flag) 組成的元組。這些標誌確定是否包含完全等於下限或上限的值。默認值為 (True, True)。

axis： int 或無，可選

操作的軸。如果沒有，計算整個數組。默認為無。

返回 ：：

tmean： 浮點數

注意：

有關 tmean 的更多詳細信息，請參閱 scipy.stats.tmean 。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import mstats
>>> a = np.array([[6, 8, 3, 0],
...               [3, 9, 1, 2],
...               [8, 7, 8, 2],
...               [5, 6, 0, 2],
...               [4, 5, 5, 2]])
...
...
>>> mstats.tmean(a, (2,5))
3.3
>>> mstats.tmean(a, (2,5), axis=0)
masked_array(data=[4.0, 5.0, 4.0, 2.0],
             mask=[False, False, False, False],
       fill_value=1e+20)