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这次给大家带来Python数据怎么处理numpy.median,Python数据处理numpy.median的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。
numpy模块下的median作用为:
计算沿指定轴的中位数
返回数组元素的中位数
其函数接口为:
median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)
其中各参数为:
a:输入的数组;
axis:计算哪个轴上的中位数,比如输入是二维数组,那么axis=0对应行,axis=1对应列;
out:用于放置求取中位数后的数组。 它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度;
overwrite_input:一个bool型的参数,默认为Flase。如果为True那么将直接在数组内存中计算,这意味着计算之后原数组没办法保存,但是好处在于节省内存资源,Flase则相反;
keepdims:一个bool型的参数,默认为Flase。如果为True那么求取中位数的那个轴将保留在结果中;
>>> 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
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