NumPy numpy.median() 函式
Suraj Joshi
2023年1月30日
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numpy.median()語法 -
示例程式碼：
numpy.median()查詢陣列中位數的方法 -
示例程式碼：在
numpy.median()方法中設定axis引數沿著特定的軸尋找陣列的中位數 -
示例程式碼：在
numpy.median()方法中設定out引數 -
示例程式碼：在
numpy.median()方法中設定keepdims引數
Python Numpynumpy.median() 計算給定的 NumPy 陣列在指定軸上的中位數。
numpy.median() 語法
numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)
引數
a |
陣列或物件，可將其轉換為陣列，計算其中位數。 |
axis |
沿行(axis=0)或列(axis=1)尋找中值。預設情況下，中位數是通過平坦化陣列計算的。 |
out |
np.median() 方法結果的佔位符 |
overwrite_input |
布林型。輸入陣列將通過呼叫 median() 方法(overwrite_input=True)來修改。 |
keepdims |
布林型。使輸出的尺寸與輸入相同(keepdims=True)。 |
返回值
沿著指定軸的中位數的陣列。
示例程式碼：numpy.median() 查詢陣列中位數的方法
import numpy as np
a=np.array([[2,3,4],
[5,6,7],
[8,9,10]])
median=np.median(a)
print(median)
輸出：
6.0
它通過扁平化陣列來計算陣列的中位數。
扁平化陣列是指將所有的行一個接一個地展開，將給定陣列轉換為一維陣列。
示例程式碼：在 numpy.median() 方法中設定 axis 引數沿著特定的軸尋找陣列的中位數
示例程式碼: numpy.median() 沿列軸查詢陣列中值的方法
為了沿列軸尋找陣列的平均值，我們設定 axis=0。
import numpy as np
a=np.array([[2,3],
[5,6],
[8,9]])
median=np.median(a,axis=0)
print(median)
輸出：
[5. 6.]
計算兩列的中位數，最後返回一個包含每列中位數的陣列。
示例程式碼: numpy.median() 沿行軸查詢陣列中位數的方法
要沿行軸尋找陣列的中位數，我們設定 axis=1。
import numpy as np
a=np.array([[2,3],
[5,6],
[8,9]])
median=np.median(a,axis=1)
print(median)
輸出：
[2.5 5.5 8.5]
它計算所有三行的中位數，最後返回一個包含每行中位數的陣列。
示例程式碼：在 numpy.median() 方法中設定 out 引數
import numpy as np
a=np.array([[2,3],
[5,6],
[8,9]])
median=np.zeros(np.median(a,axis=1).shape)
print(f"median before calculation: {median}")
np.median(a,axis=1,out=median)
print(f"median after calculation: {median}")
輸出：
[2.5 5.5 8.5]
它將方法的結果儲存在 median 變數中。
我們必須確保要分配給輸出的變數的維度與輸出的維度大小相同。
示例程式碼：在 numpy.median() 方法中設定 keepdims 引數
import numpy as np
a = np.array([[2, 3], [5, 6], [8, 9]])
print(f"Dimension of Input Array: {median.ndim}")
median = np.median(a, axis=1)
print(f"Dimension of median with 'keepdims=False': {median.ndim}")
median = np.median(a, axis=1, keepdims=True)
print(f"Dimension of median with 'keepdims=True': {median.ndim}")
輸出：
Dimension of Input Array: 2
Dimension of median with 'keepdims=False': 1
Dimension of median with 'keepdims=True': 2
設定 keepdims=True 保留輸出陣列的維數。
在這裡，輸入陣列 a 是 2 維的，如果 keepdims=False（預設值），median 的維數可能會被改變。但設定 keepdims=True 可以保留 np.median() 方法輸出的維數。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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