scipy.ndimage.

median#

scipy.ndimage.median(input, labels=None, index=None)[Quelle]#

Berechnet den Median der Werte eines Arrays über beschriftete Regionen.

Parameter:

inputarray_like: Array-ähnlicher Wert. Für jede Region, die durch labels angegeben ist, wird der Medianwert von input über die Region berechnet.
labelsarray_like, optional: Ein Array-ähnlicher Ganzzahl-Wert, der verschiedene Regionen markiert, über die der Medianwert von input berechnet werden soll. labels muss die gleiche Form wie input haben. Wenn labels nicht angegeben ist, wird der Median über das gesamte Array zurückgegeben.
indexarray_like, optional: Eine Liste von Regions-Labels, die bei der Berechnung der Mediane berücksichtigt werden. Wenn index None ist, wird der Median über alle Elemente zurückgegeben, bei denen labels ungleich Null ist.

Rückgabe:

medianfloat oder Liste von Floats: Liste der Mediane von input über die durch labels bestimmten Regionen, deren Index in index enthalten ist. Wenn index oder labels nicht angegeben sind, wird ein Float zurückgegeben: der Medianwert von input, wenn labels None ist, und der Medianwert der Elemente, bei denen labels größer als Null ist, wenn index None ist.

Siehe auch

label, minimum, maximum, extrema, sum, mean, variance, standard_deviation

Hinweise

Die Funktion gibt eine Python-Liste und kein NumPy-Array zurück. Verwenden Sie np.array, um die Liste in ein Array zu konvertieren.

Beispiele

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2, 0, 1],
...               [5, 3, 0, 4],
...               [0, 0, 0, 7],
...               [9, 3, 0, 0]])
>>> labels, labels_nb = ndimage.label(a)
>>> labels
array([[1, 1, 0, 2],
       [1, 1, 0, 2],
       [0, 0, 0, 2],
       [3, 3, 0, 0]], dtype=int32)
>>> ndimage.median(a, labels=labels, index=np.arange(1, labels_nb + 1))
[2.5, 4.0, 6.0]
>>> ndimage.median(a)
1.0
>>> ndimage.median(a, labels=labels)
3.0