循环#

astropy.stats.circstats.circmoment(data, p=1.0, centered=False, axis=None, weights=None)[源代码]#

计算 p -圆数据数组的三角圆矩。

参数:
data : ndarrayQuantityNdarray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 datanumpy.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 : ndarrayQuantityNdarray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>)