numpy.median Python データを処理する方法

今回は、Pythonnumpy.medianデータを処理する方法と、Pythonデータ処理numpy.medianにおける注意点についてお届けします。実際のケースを見てみましょう。

numpyモジュールでの中央値の役割は次のとおりです:

指定された軸に沿って中央値を計算します

配列要素の中央値を返します

関数インターフェースは次のとおりです:

median(a, 
axis=None, 
out=None,
overwrite_input=False, 
keepdims=False)

各パラメータは次のとおりです:

a: 入力配列;

axis: どの軸の中央値を計算します。たとえば、入力が 2 次元配列 の場合、axis=0 はrow, axis=1 対応する列;

out: は中央値を計算した後に配列を配置するために使用されます。 予想される出力と同じ形状とバッファ長を持つ必要があります。

overwrite_input: bool パラメーター。デフォルトは Flase です。 True の場合、配列メモリ内で直接計算されます。つまり、計算後に元の配列を保存することはできませんが、利点はメモリ リソースを節約できることです。

keepdims: A bool パラメータ、デフォルトは Flase です。 True の場合、中央値を計算するための軸が結果に保持されます

>>> 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

この記事のケースを読んだ後は、この方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、他の関連記事に注目してください。 PHPの中国語サイトです！

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