numpy模塊下的median作用為：

計(jì)算沿指定軸的中位數(shù)

返回?cái)?shù)組元素的中位數(shù)

其函數(shù)接口為：

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

其中各參數(shù)為：

a：輸入的數(shù)組；

axis：計(jì)算哪個(gè)軸上的中位數(shù)，比如輸入是二維數(shù)組，那么axis=0對(duì)應(yīng)行，axis=1對(duì)應(yīng)列；

out：用于放置求取中位數(shù)后的數(shù)組。 它必須具有與預(yù)期輸出相同的形狀和緩沖區(qū)長(zhǎng)度；

overwrite_input：一個(gè)bool型的參數(shù)，默認(rèn)為Flase。如果為True那么將直接在數(shù)組內(nèi)存中計(jì)算，這意味著計(jì)算之后原數(shù)組沒辦法保存，但是好處在于節(jié)省內(nèi)存資源，F(xiàn)lase則相反；

keepdims：一個(gè)bool型的參數(shù)，默認(rèn)為Flase。如果為True那么求取中位數(shù)的那個(gè)軸將保留在結(jié)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

以上這篇Python數(shù)據(jù)處理numpy.median的實(shí)例講解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持VEVB武林網(wǎng)。