scipy.stats.

tmean#

scipy.stats.tmean(a, limits=None, inclusive=(True, True), axis=None, *, nan_policy='propagate', keepdims=False)[Quelle]#

Berechnet den getrimmten Mittelwert.

Diese Funktion berechnet den arithmetischen Mittelwert der gegebenen Werte und ignoriert Werte außerhalb der angegebenen limits.

Parameter:

aarray_like

Array von Werten.

limitsNone oder (untere Grenze, obere Grenze), optional

Werte im Eingabearray, die kleiner als die untere Grenze oder größer als die obere Grenze sind, werden ignoriert. Wenn limits None (Standard) ist, werden alle Werte verwendet. Einer der Grenzwertwerte im Tupel kann auch None sein, was ein halb-offenes Intervall darstellt.

inclusive(bool, bool), optional

Ein Tupel bestehend aus den (unteren Flag, oberen Flag). Diese Flags bestimmen, ob Werte, die exakt gleich der unteren oder oberen Grenze sind, eingeschlossen werden. Der Standardwert ist (True, True).

axisint oder None, Standard: None

Wenn es sich um eine ganze Zahl handelt, ist dies die Achse des Eingabearrays, entlang der die Statistik berechnet wird. Die Statistik jedes Achsen-Slices (z. B. Zeile) der Eingabe erscheint dann in einem entsprechenden Element der Ausgabe. Wenn None, wird die Eingabe vor der Berechnung der Statistik geglättet.

nan_policy{‘propagate’, ‘omit’, ‘raise’}

Definiert, wie Eingabe-NaNs behandelt werden.

propagate: Wenn ein NaN in der Achsen-Slice (z. B. Zeile) vorhanden ist, entlang der die Statistik berechnet wird, wird der entsprechende Eintrag der Ausgabe NaN sein.
omit: NaNs werden bei der Berechnung weggelassen. Wenn im Achsen-Slice, entlang dem die Statistik berechnet wird, nicht genügend Daten verbleiben, wird der entsprechende Eintrag der Ausgabe NaN sein.
raise: Wenn ein NaN vorhanden ist, wird ein ValueError ausgelöst.

keepdimsbool, Standard: False

Wenn dies auf True gesetzt ist, bleiben die reduzierten Achsen im Ergebnis als Dimensionen mit der Größe eins erhalten. Mit dieser Option wird das Ergebnis korrekt gegen das Eingabearray gestreut (broadcasted).

Rückgabe:

tmeanndarray: Getrimmter Mittelwert.

Siehe auch

trim_mean: Gibt den Mittelwert nach dem Entfernen eines Anteils von beiden Enden zurück.

Hinweise

Seit SciPy 1.9 werden np.matrix-Eingaben (für neuen Code nicht empfohlen) vor der Berechnung in np.ndarray konvertiert. In diesem Fall ist die Ausgabe eine Skalar- oder np.ndarray mit geeigneter Form anstelle eines 2D-np.matrix. Ebenso werden, während maskierte Elemente von Masked Arrays ignoriert werden, die Ausgabe eine Skalar- oder np.ndarray anstelle eines Masked Arrays mit mask=False sein.

tmean unterstützt experimentell Python Array API Standard-kompatible Backends zusätzlich zu NumPy. Bitte erwägen Sie, diese Funktionen zu testen, indem Sie die Umgebungsvariable SCIPY_ARRAY_API=1 setzen und CuPy-, PyTorch-, JAX- oder Dask-Arrays als Array-Argumente bereitstellen. Die folgenden Kombinationen von Backend und Gerät (oder anderer Fähigkeit) werden unterstützt.

Bibliothek	CPU	GPU
NumPy	✅	n/a
CuPy	n/a	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	✅	n/a

Siehe Unterstützung für den Array API Standard für weitere Informationen.

Beispiele

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> x = np.arange(20)
>>> stats.tmean(x)
9.5
>>> stats.tmean(x, (3,17))
10.0