Hướng dẫn how do you find the median of an array in python? - làm thế nào để bạn tìm thấy giá trị trung bình của một mảng trong python?

Tính trung bình dọc theo trục được chỉ định.

Trả về trung bình của các yếu tố mảng.

Mảng đầu vào hoặc đối tượng có thể được chuyển đổi thành một mảng.

Trục hoặc trục dọc theo đó các trung vị được tính toán. Mặc định là tính toán trung bình dọc theo phiên bản phẳng của mảng. Một chuỗi các trục được hỗ trợ kể từ phiên bản 1.9.0.

Mảng đầu ra thay thế để đặt kết quả. Nó phải có hình dạng và chiều dài bộ đệm giống như đầu ra dự kiến, nhưng loại (của đầu ra) sẽ được đúc nếu cần thiết.

Nếu đúng, sau đó cho phép sử dụng bộ nhớ của mảng đầu vào A để tính toán. Mảng đầu vào sẽ được sửa đổi bởi cuộc gọi đến median. Điều này sẽ lưu bộ nhớ khi bạn không cần bảo quản nội dung của mảng đầu vào. Đối xử với đầu vào là không xác định, nhưng nó có thể sẽ được sắp xếp đầy đủ hoặc một phần. Mặc định là sai. Nếu Overwrite_Input là True và A chưa phải là ndarray, thì lỗi sẽ được nêu ra.

Nếu điều này được đặt thành TRUE, các trục bị giảm được để lại trong kết quả là kích thước với kích thước một. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát sóng chính xác so với ARR ban đầu.

Mới trong phiên bản 1.9.0.

Một mảng mới giữ kết quả. Nếu đầu vào chứa số nguyên hoặc nổi nhỏ hơn float64, thì loại dữ liệu đầu ra là np.float64. Mặt khác, loại dữ liệu của đầu ra giống như đầu vào. Nếu ra ngoài được chỉ định, mảng đó được trả về thay thế.

Ghi chú

Cho một vectơ V có độ dài N, trung bình của V là giá trị trung bình của một bản sao được sắp xếp của V, median0 - i e. .

Ví dụ

>>> 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
>>> assert not np.all(a==b)