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scipy.stats.

tvar#

scipy.stats.tvar(a, limits=None, inclusive=(True, True), axis=0, ddof=1, *, nan_policy='propagate', keepdims=False)[原始碼]#

計算修剪過的變異數。

此函數計算數值陣列的樣本變異數，同時忽略給定 limits 範圍外的值。

參數:
aarray_like

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 時，將使用所有值。元組中的任一限值也可以是 None，表示半開區間。預設值為 None。

inclusive(bool, bool)，選用

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，預設值: 0

若為整數，則為沿著輸入計算統計量的軸。輸入的每個軸切片（例如，列）的統計量將出現在輸出的相應元素中。若為 None，則輸入將在計算統計量之前被展平。

ddofint，選用

自由度差值。預設值為 1。

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

定義如何處理輸入的 NaN。

  • propagate：若 NaN 出現在計算統計量的軸切片（例如，列）中，則輸出的相應條目將為 NaN。

  • omit：執行計算時將省略 NaN。若在計算統計量的軸切片中剩餘的資料不足，則輸出的相應條目將為 NaN。

  • raise：若存在 NaN，將引發 ValueError。

keepdimsbool，預設值: False

若設定為 True，則縮減的軸將保留在結果中，作為大小為一的維度。使用此選項，結果將正確地廣播到輸入陣列。

返回:
tvarfloat

修剪過的變異數。

註解

tvar 計算不偏樣本變異數，即使用校正因子 n / (n - 1)。

從 SciPy 1.9 開始，np.matrix 輸入（不建議用於新程式碼）會在執行計算之前轉換為 np.ndarray。在這種情況下，輸出將是純量或形狀適當的 np.ndarray，而不是 2D np.matrix。同樣地，雖然會忽略遮罩陣列的遮罩元素，但輸出將是純量或 np.ndarray，而不是 mask=False 的遮罩陣列。

範例

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> x = np.arange(20)
>>> stats.tvar(x)
35.0
>>> stats.tvar(x, (3,17))
20.0
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