scipy.stats.mstats.

trimmed_mean#

scipy.stats.mstats.trimmed_mean(a, limits=(0.1, 0.1), inclusive=(1, 1), relative=True, axis=None)[源代码][源代码]#

返回沿给定轴的数据的修剪平均值。

参数:
a序列

输入数组

限制{None, 元组}, 可选

如果 relative 为 False,则元组 (下限, 上限) 为绝对值。输入数组中低于(高于)下限(上限)的值将被屏蔽。

如果 relative 为 True,则元组 (下百分比, 上百分比) 用于在数组的每一侧进行裁剪,相对于未掩码数据的数量。

在修剪之前,记录未屏蔽数据的个数 n,第 (n*limits[0]) 小的数据和第 (n*limits[1]) 大的数据被屏蔽,修剪后未屏蔽数据的总数为 n*(1.-sum(limits))。在每种情况下,可以将一个限制值设置为 None 以表示一个开区间。

如果 limits 为 None,则不进行修剪。

包容性{(bool, bool) 元组}, 可选

如果 relative 为 False,元组指示是否允许值完全等于绝对限制。如果 relative 为 True,元组指示在每一边被屏蔽的数据数量是否应该四舍五入(True)或截断(False)。

相对bool, 可选

是否将限制视为绝对值(False)或切割的比例(True)。

int, 可选

要修剪的轴。