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Dieses Mal werde ich Ihnen Python zeigen, wie man numpy.median-Daten verarbeitet, was die Vorsichtsmaßnahmen für die Python-Datenverarbeitung numpy.median sind, das Folgende ist ein praktischer Fall, lassen Sie uns Schauen Sie mal rein.
Die Funktion des Medians unter dem Numpy-Modul ist:
Berechnen Sie den Median entlang der angegebenen Achse.
Geben Sie den Median zurück der Array-Elemente Median
Die Funktionsschnittstelle ist:
median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)
Die Parameter sind:
a: Eingabearray
Achse: Berechnen Sie den Median, auf welcher Achse sich beispielsweise die Eingabe befindet zweidimensionales Array , dann entspricht Achse=0 der Zeile und Achse=1 entspricht der Spalte
out: wird verwendet, um das Array nach der Berechnung des Medians zu platzieren. Es muss die gleiche Form und Pufferlänge wie die erwartete Ausgabe haben;
overwrite_input: Ein boolescher Parameter, standardmäßig Flase. Wenn es wahr ist, wird es direkt im Array-Speicher berechnet, was bedeutet, dass das ursprüngliche Array nach der Berechnung nicht gespeichert werden kann, aber der Vorteil besteht darin, Speicherressourcen zu sparen.
keepdims: ein bool-Typparameter, der Standardwert ist False. Wenn es wahr ist, wird die Achse zur Berechnung des Medians im Ergebnis beibehalten.
>>> 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
Ich glaube, dass Sie die Methode beherrschen, nachdem Sie den Fall in diesem Artikel gelesen haben. Bitte achten Sie darauf zu anderen verwandten Artikeln auf der chinesischen PHP-Website!
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