循环

astropy.stats.circmoment(data, p=1.0, centered=False, axis=None, weights=None)

计算 p -圆数据数组的三角圆矩。

参数:

data : ndarray 或 QuantityNdarray或数量

圆形（定向）数据数组，假定在任何时候都以弧度为单位 data 是 numpy.ndarray .

p : float ，可选Python：Float，可选

圆周力矩的阶数。

centered : bool ，可选可选的布尔

如果 True 计算了中心圆矩。默认值为 False .

axis : int ，可选PYTHON：int，可选

计算圆力矩的轴。默认值是计算展平数组的圆矩。

weights : numpy.ndarray ，可选努比·恩达雷，可选

对于分组数据，第i个元素 weights 表示每个组的权重因子，以便 sum(weights, axis) 等于观察数。看到了吗 [1], 备注1.4，第22页，详细说明。

返回:

circmoment : ndarray 或 QuantityNdarray或数量

第一和第二个元素对应于 p -周向力矩。

工具书类

[1]

S、 R.Jammalamadaka，A.SenGupta.“循环统计专题”。多元分析系列，第5卷，2001年。

[2]

C、 阿古斯蒂内利，U.Lund“循环统计专题（2001）”中的循环统计。2015<https://cran.r-project.org/web/packages/CircStats/CircStats.pdf>

实例

>>> import numpy as np
>>> from astropy.stats import circmoment
>>> from astropy import units as u
>>> data = np.array([51, 67, 40, 109, 31, 358])*u.deg
>>> circmoment(data, p=2) 
(<Quantity 90.99263082432564 deg>, <Quantity 0.48004283892950717>)