Python Scipy stats.tmax()用法及代碼示例

scipy.stats.tmax(array, lowerlimit=None, axis=0, inclusive=True)函數沿著指定的軸計算數組元素的最大修剪量，同時忽略超出指定限製的值。

參數：
array:輸入數組或對象，具有用於計算修剪後的最大值的元素。
axis:要沿其計算統計信息的軸。默認情況下軸= 0
limits:要考慮的數組的上下限，小於下限或大於上限的值將被忽略。如果限製為“無”(默認)，則使用所有值。
inclusive:確定是包括等於下限還是上限的值，或者在計算時排除它們。

返回：根據設置的參數修剪數組元素的最大值。

代碼1：

# Trimmed Maximum  
   
from scipy import stats 
import numpy as np  
   
# array elements ranging from 0 to 19 
x = [1, 3, 27, 56, 2, 4, 13, 3, 6] 
    
print("Trimmed Maximum:", stats.tmax(x))  
   
   
print("\nTrimmed Maximum by setting limit:",  
      stats.tmax(x, (5)))

輸出：

Trimmed Maximum:56

Trimmed Maximum by setting limit: 4

代碼2：使用多維數據

# Trimmed Maximum  
   
from scipy import stats 
import numpy as np  
   
# array elements ranging from 0 to 19 
x = [[1, 3, 27],  
        [3, 4, 7],  
        [7, 6, 3],  
        [3, 6, 8]] 
   
print("Trimmed Maximum:", stats.tmax(x))  
   
# setting axis 
print("\nTrimmed Maximum by setting axis:",  
      stats.tmax(x, axis = 1)) 
   
print("\nTrimmed Maximum by setting axis:",  
      stats.tmax(x, axis = 0)) 
   
# setting limit 
print("\nTrimmed Maximum by setting limit:",  
      stats.tmax(x, (5), axis = 1)) 
   
   
print("\nTrimmed Maximum by setting limit:",  
      stats.tmax(x, (5), axis = 0))

輸出：

Trimmed Maximum:[ 7  6 27]

Trimmed Maximum by setting axis: [27  7  7  8]

Trimmed Maximum by setting axis: [ 7  6 27]

Trimmed Maximum by setting limit: [3 4 3 3]

Trimmed Maximum by setting limit: [3 4 3]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自vishal3096大神的英文原創作品 sciPy stats.tmax() function | Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。