Python資料怎麼處理numpy.median

這次給大家帶來Python資料怎麼處理numpy.median，Python資料處理numpy.median的注意事項有哪些，下面就是實戰案例，一起來看一下。

numpy模組下的median作用為：

計算沿指定軸的中位元

返回數組元素的中位元

其函數介面為：

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

其中各參數為：

a：輸入的數組；

axis：計算哪個軸上的中位元，比如輸入是二維數組，那麼axis=0對應行，axis=1對應列；

out：用於放置求取中位元後的數組。 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數組沒辦法儲存，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那麼求取中位元的那個軸將保留在結果中；

>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])>>> aarray([[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])>>> marray([ 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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