scipy.stats.trim_mean¶

scipy.stats.trim_mean(a, proportiontocut, axis=0)[源代码]¶

从两个尾部修剪分布后数组的返回平均值。

如果 proportiontocut =0.1，分割分数的“最左”和“最右”10%。在切片之前对输入进行排序。如果比例导致非整数切片索引(即保守切片)，则切片较少 proportiontocut )。

参数

aarray_like: 输入数组。
proportiontocut浮动: 要截断分布的两个尾部的分数。
axis整型或无型，可选: 沿其计算修剪的平均值的轴。默认值为0。如果没有，则对整个阵列进行计算 a 。

退货

trim_meanndarray: 修剪数组的平均值。

参见

trimboth
tmean: 计算修剪后的平均值，忽略给定值之外的值 limits 。

示例

>>> from scipy import stats
>>> x = np.arange(20)
>>> stats.trim_mean(x, 0.1)
9.5
>>> x2 = x.reshape(5, 4)
>>> x2
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19]])
>>> stats.trim_mean(x2, 0.25)
array([  8.,   9.,  10.,  11.])
>>> stats.trim_mean(x2, 0.25, axis=1)
array([  1.5,   5.5,   9.5,  13.5,  17.5])

scipy.stats.find_repeats

scipy.stats.gstd