scipy.stats.mstats.

tmean#

scipy.stats.mstats.tmean(a, limits=None, inclusive=(True, True), axis=None)[source]#

計算修剪平均值。

參數:

aarray_like (陣列型): 數值陣列。
limitsNone 或 (下限, 上限)，選用: 輸入陣列中小於下限或大於上限的值將被忽略。當 limits 為 None (預設) 時，將使用所有值。元組中的任一 limit 值也可以是 None，表示半開區間。
inclusive(bool, bool)，選用: 一個由 (下限旗標, 上限旗標) 組成的元組。這些旗標決定是否包含完全等於下限或上限的值。預設值為 (True, True)。
axisint 或 None，選用: 要沿著操作的軸。如果為 None，則在整個陣列上計算。預設值為 None。

回傳值:

tmeanfloat (浮點數)

註解

有關 tmean 的更多詳細資訊，請參閱 scipy.stats.tmean。

範例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import mstats
>>> a = np.array([[6, 8, 3, 0],
...               [3, 9, 1, 2],
...               [8, 7, 8, 2],
...               [5, 6, 0, 2],
...               [4, 5, 5, 2]])
...
...
>>> mstats.tmean(a, (2,5))
3.3
>>> mstats.tmean(a, (2,5), axis=0)
masked_array(data=[4.0, 5.0, 4.0, 2.0],
             mask=[False, False, False, False],
       fill_value=1e+20)