圆形

astropy.stats.circvar(data, axis=None, weights=None)[源代码]

计算循环数据数组的循环方差。

有一些概念用于定义循环数据的分散性度量。此处实现的方差基于 [1], 这也是R包“CircStats”使用的相同方法 [2].

参数
data :ndarray或 Quantityndarray或

圆形(定向)数据的数组,假定在任何时候都以弧度表示 datanumpy.ndarray 。无量纲,如果是数量。

axis可选的

计算循环方差的轴。默认值是计算展平数组的方差。

weights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
circvarndarray或

循环方差。

笔记

此处使用的定义与中的定义不同scipy.stats.circvar. 准确地说,Scipy circvar使用了一种基于小角度极限的近似,该极限接近线性方差。

工具书类

1(1,2)

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 circvar
>>> from astropy import units as u
>>> data = np.array([51, 67, 40, 109, 31, 358])*u.deg
>>> circvar(data) 
<Quantity 0.16356352748437508>