scipy.stats.mstats.

zmap#

scipy.stats.mstats.zmap(scores, compare, axis=0, ddof=0, nan_policy='propagate')[source]#

計算相對 z 分數。

傳回 z 分數的陣列，即標準化為零均值和單位變異數的分數，其中均值和變異數從比較陣列計算而來。

參數:

scoresarray_like: 計算 z 分數的輸入。
comparearray_like: 從中取得正規化之均值和標準差的輸入；假設與 scores 具有相同的維度。
axisint 或 None，選填: 計算 compare 之均值和變異數的軸。預設值為 0。若為 None，則在整個 scores 陣列上計算。
ddofint，選填: 標準差計算中的自由度修正。預設值為 0。
nan_policy{‘propagate’, ‘raise’, ‘omit’}，選填: 定義如何處理 compare 中 nan 的出現。「propagate」傳回 nan，「raise」引發例外，「omit」執行計算時忽略 nan 值。預設值為「propagate」。請注意，當值為「omit」時，scores 中的 nan 也會傳播到輸出，但它們不會影響為非 nan 值計算的 z 分數。

傳回值:

zscorearray_like: Z 分數，形狀與 scores 相同。

註解

此函數保留 ndarray 子類別，並且也適用於矩陣和遮罩陣列（它對參數使用 asanyarray 而不是 asarray）。

範例

>>> from scipy.stats import zmap
>>> a = [0.5, 2.0, 2.5, 3]
>>> b = [0, 1, 2, 3, 4]
>>> zmap(a, b)
array([-1.06066017,  0.        ,  0.35355339,  0.70710678])