Python数据处理numpy.median的实例讲解

numpy模块下的median作用为：

计算沿指定轴的中位数

返回数组元素的中位数

其函数接口为：

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

其中各参数为：

a：输入的数组；

axis：计算哪个轴上的中位数，比如输入是二维数组，那么axis=0对应行，axis=1对应列；

out：用于放置求取中位数后的数组。 它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度；

overwrite_input：一个bool型的参数，默认为Flase。如果为True那么将直接在数组内存中计算，这意味着计算之后原数组没办法保存，但是好处在于节省内存资源，Flase则相反；

keepdims：一个bool型的参数，默认为Flase。如果为True那么求取中位数的那个轴将保留在结果中；

>>> 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

以上这篇Python数据处理numpy.median的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • Python中优化NumPy包使用性能的教程
  • Python NumPy库安装使用笔记
  • Python numpy 常用函数总结
  • Python中矩阵库Numpy基本操作详解
赞 (0)

相关推荐

  • Python numpy 常用函数总结

    Numpy是什么 在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念. Python 是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言.Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法. numpy很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数. 数组 数组常用函数 1.w

  • Python中矩阵库Numpy基本操作详解

    NumPy是一个关于矩阵运算的库,熟悉Matlab的都应该清楚,这个库就是让python能够进行矩阵话的操作,而不用去写循环操作. 下面对numpy中的操作进行总结. numpy包含两种基本的数据类型:数组和矩阵. 数组(Arrays) >>> from numpy import * >>> a1=array([1,1,1]) #定义一个数组 >>> a2=array([2,2,2]) >>> a1+a2 #对于元素相加 array(

  • Python中优化NumPy包使用性能的教程

    NumPy是Python中众多科学软件包的基础.它提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化.这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心. 相比于原生的Python,利用NumPy数组可以获得显著的性能加速,尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时.然而,利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码. 在这篇文章中,我们将看到一些技巧,这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码.我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝,以节省时间和内存.因此,我们将需要深入Num

  • Python NumPy库安装使用笔记

    1. NumPy安装 使用pip包管理工具进行安装 复制代码 代码如下: $ sudo pip install numpy 使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具) 复制代码 代码如下: $ sudo pip instlal ipython $ ipython --pylab  #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块 2. NumPy基础 2.1. NumPy数组对象 具体解释可以看每一行代码后的解释和输出 复制代码 代码如下:

  • Python数据处理numpy.median的实例讲解

    numpy模块下的median作用为: 计算沿指定轴的中位数 返回数组元素的中位数 其函数接口为: median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False) 其中各参数为: a:输入的数组: axis:计算哪个轴上的中位数,比如输入是二维数组,那么axis=0对应行,axis=1对应列: out:用于放置求取中位数后的数组. 它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度: overwrite_input:一个bool

  • python中numpy.empty()函数实例讲解

    在使用python编程的过程中,想要快速的创建ndarray数组,可以使用numpy.empty()函数.numpy.empty()函数所创建的数组内所有元素均为空,没有实际意义,所以它也是创建数组最快的方法.本文介绍python中numpy.empty()函数的使用方法. 1.numpy.empty()函数 这个函数可以创建一个没有任何具体值的ndarray数组,是创建数组最快的方法. 根据给定的维度和数值类型返回一个新的数组,其元素不进行初始化. 2.用法 import numpy as n

  • python增加矩阵维度的实例讲解

    numpy.expand_dims(a, axis) Examples >>> x = np.array([1,2]) >>> x.shape (2,) >>> y = np.expand_dims(x, axis=0) >>> y array([[1, 2]]) >>> y.shape (1, 2) >>> y = np.expand_dims(x, axis=1) # Equivalent to

  • 对Python 网络设备巡检脚本的实例讲解

    1.基本信息 我公司之前采用的是人工巡检,但奈何有大量网络设备,往往巡检需要花掉一上午(还是手速快的话),浪费时间浪费生命. 这段时间正好在学 Python ,于是乎想(其)要(实)解(就)放(是)双(懒)手. 好了,脚本很长又比较挫,有耐心就看看吧. 需要巡检的设备如下: 设备清单 设备型号 防火墙 华为 E8000E H3C M9006 飞塔 FG3950B 交换机 华为 S9306 H3C S12508 Cisco N7K 路由器 华为 NE40E 负载 Radware RD5412 Ra

  • 对python 矩阵转置transpose的实例讲解

    在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个元素rgb.再把这些元素一字排开 transpose是什么意识呢?

  • 对python制作自己的数据集实例讲解

    一.数据集介绍 点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据,包含 17 不同种类的鲜花,每类 80 张该类鲜花的图片,鲜花种类是英国地区常见鲜花.下载数据后解压文件,然后将不同的花剪切到对应的文件夹,如下图所示: 每个文件夹下面有80个图片文件. 二.使用的工具 首先是在tensorflow框架下,然后介绍一下用到的两个库,一个是os,一个是PIL.PIL(Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,而Image类又是

  • Python创建简单的神经网络实例讲解

    Python创建简单的神经网络实例讲解

    在过去的几十年里,机器学习对世界产生了巨大的影响,而且它的普及程度似乎在不断增长.最近,越来越多的人已经熟悉了机器学习的子领域,如神经网络,这是由人类大脑启发的网络.在本文中,将介绍用于一个简单神经网络的 Python 代码,该神经网络对于一个 1x3 向量,分类第一个元素是否为 10. 步骤1: 导入 NumPy. Scikit-learn 和 Matplotlib import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScale

  • python模块之time模块(实例讲解)

    python模块之time模块(实例讲解)

    time 表示时间的三种形式 时间戳(timestamp) :通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量.我们运行"type(time.time())",返回的是float类型. 格式化的时间字符串(Format String): '1999-12-06' 时间格式化符号 ''' %y 两位数的年份表示(00-99) %Y 四位数的年份表示(000-9999) %m 月份(01-12) %d 月内中的一天(0-31) %H 24小时制小时数(0-2

  • python数据结构之链表的实例讲解

    python数据结构之链表的实例讲解

    在程序中,经常需要将⼀组(通常是同为某个类型的)数据元素作为整体 管理和使⽤,需要创建这种元素组,⽤变量记录它们,传进传出函数等. ⼀组数据中包含的元素个数可能发⽣变化(可以增加或删除元素). 对于这种需求,最简单的解决⽅案便是将这样⼀组元素看成⼀个序列,⽤ 元素在序列⾥的位置和顺序,表示实际应⽤中的某种有意义的信息,或者 表示数据之间的某种关系. 这样的⼀组序列元素的组织形式,我们可以将其抽象为线性表.⼀个线性 表是某类元素的⼀个集合,还记录着元素之间的⼀种顺序关系.线性表是 最基本的数据结构

  • Python网络爬虫与信息提取(实例讲解)

    Python网络爬虫与信息提取(实例讲解)

    课程体系结构: 1.Requests框架:自动爬取HTML页面与自动网络请求提交 2.robots.txt:网络爬虫排除标准 3.BeautifulSoup框架:解析HTML页面 4.Re框架:正则框架,提取页面关键信息 5.Scrapy框架:网络爬虫原理介绍,专业爬虫框架介绍 理念:The Website is the API ... Python语言常用的IDE工具 文本工具类IDE: IDLE.Notepad++.Sublime Text.Vim & Emacs.Atom.Komodo E

随机推荐