Python資料怎麼處理numpy.median

這次帶給大家Python資料怎麼處理numpy.median，Python資料處理numpy.median的注意事項有哪些，以下就是實戰案例，一起來看一下。

numpy模組下的median作用為：

#計算沿著指定軸的中位數

傳回數組元素的中位數

其函數介面為：

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

其中各參數為：

a：輸入的陣列；

axis：計算哪個軸上的中位數，例如輸入是二維陣列，那麼axis=0對應行，axis=1對應列；

out：用來放置求取中位數後的陣列。 它必須具有與預期輸出相同的形狀和緩衝區長度；

overwrite_input：一個bool型的參數，預設為Flase。如果為True那麼將直接在數組記憶體中計算，這意味著計算之後原始數組沒辦法保存，但是好處在於節省記憶體資源，Flase則相反；

keepdims：一個bool型的參數，預設為Flase。如果為True那麼求取中位數的那個軸將保留在結果中；

>>> 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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