Python SciPy stats.trim_mean用法及代碼示例

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

用法:

scipy.stats.trim_mean(a, proportiontocut, axis=0)#

從兩個尾部修剪分布後返回數組的平均值。

如果proportiontocut = 0.1，則切掉‘leftmost’ 和‘rightmost’ 10% 的分數。輸入在切片之前進行排序。如果比例導致非整數切片索引，則切片較少(即保守地切片比例到切)。

參數 ：：

a： array_like

輸入數組。

proportiontocut： 浮點數

要切斷分布的兩個尾部的分數。

axis： int 或無，可選

計算修剪均值的軸。默認值為 0。如果沒有，則計算整個數組 a。

返回 ：：

trim_mean： ndarray

修剪數組的平均值。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> x = np.arange(20)
>>> stats.trim_mean(x, 0.1)
9.5
>>> x2 = x.reshape(5, 4)
>>> x2
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19]])
>>> stats.trim_mean(x2, 0.25)
array([  8.,   9.,  10.,  11.])
>>> stats.trim_mean(x2, 0.25, axis=1)
array([  1.5,   5.5,   9.5,  13.5,  17.5])