scipy.stats.mstats.

tmean

scipy.stats.mstats.tmean(a, limits=None, inclusive=(True, True), axis=None)

计算修剪后的均值。

参数:

aarray_like

值的数组。

限制无或（下限，上限），可选

输入数组中小于下限或大于上限的值将被忽略。当 limits 为 None（默认）时，则使用所有值。元组中的任一限制值也可以为 None，表示半开区间。

包容性(bool, bool), 可选

一个由 (下限标志, 上限标志) 组成的元组。这些标志决定了是否包含恰好等于下限或上限的值。默认值是 (True, True)。

轴int 或 None, 可选

操作所沿的轴。如果为 None，则在整个数组上计算。默认为 None。

返回:

tmean浮动

注释

关于 tmean 的更多详情，请参见 scipy.stats.tmean。

示例

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>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import mstats
>>> a = np.array([[6, 8, 3, 0],
...               [3, 9, 1, 2],
...               [8, 7, 8, 2],
...               [5, 6, 0, 2],
...               [4, 5, 5, 2]])
...
...
>>> mstats.tmean(a, (2,5))
3.3
>>> mstats.tmean(a, (2,5), axis=0)
masked_array(data=[4.0, 5.0, 4.0, 2.0],
             mask=[False, False, False, False],
       fill_value=1e+20)

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