Numpy MaskedArray.median() 函数 | Python

Numpy 是一个流行的 Python 库，提供了高性能的多维数组和矩阵运算功能。Numpy 的 MaskedArray 类是一种支持将特定值标记为无效或缺失的数组对象。在这个介绍中，我们将重点介绍 Numpy MaskedArray.median() 函数的用法和功能。

简介

MaskedArray.median() 函数用于计算 MaskedArray 数据中的中位数。中位数是一组有序数据的统计量，它将数据划分为两个部分，左半部分小于中位数，右半部分大于中位数。

在计算中位数时，median() 函数将自动忽略 MaskedArray 中的无效值，只计算有效数据的中位数。这使得该函数在处理带有缺失值的数据时非常有用。

语法

MaskedArray.median(axis=None, keepdims=False)

参数

• axis (可选): 指定计算中位数的轴。默认为 None，表示对整个数组进行中位数计算。
• keepdims (可选): 控制输出是否保持输入数组的维度。默认为 False。

返回值

该函数返回 MaskedArray 的中位数。

示例

下面是使用 MaskedArray.median() 函数的一些示例：

import numpy as np

# 创建一个具有缺失值的 MaskedArray
arr = np.ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, False, True, False, False])

# 计算中位数
result = arr.median()
print(result)  # 输出: 3.0

在上面的示例中，我们创建了一个 MaskedArray 对象 arr，其中包含了一些缺失值。然后，我们调用 median() 函数计算了 arr 的中位数，并将结果打印出来。这里，中位数为 3.0。

import numpy as np

# 创建一个二维的 MaskedArray
arr = np.ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], mask=[[False, False, True], [False, False, False]])

# 沿第 0 轴计算中位数
result = arr.median(axis=0)
print(result)

在这个示例中，我们创建了一个二维的 MaskedArray 对象 arr。我们使用 mask 参数来指定哪些值是无效的。然后，我们调用 median() 函数，指定 axis=0 来沿着第 0 轴计算中位数。结果是一个新的 MaskedArray 对象，其中每列的中位数被计算出来并打印出来。

结论

在处理带有缺失值的数据时，Numpy MaskedArray.median() 函数是一个非常有用的工具。它能忽略无效值并计算有效数据的中位数。通过了解和熟练使用这个函数，程序员可以更好地处理和分析缺失值数据。