scipy.stats.mstats.

zmap

scipy.stats.mstats.zmap(scores, compare, axis=0, ddof=0, nan_policy='propagate')

计算相对z分数。

返回一个z分数数组，即标准化为零均值和单位方差的分数，其中均值和方差是从比较数组中计算得出的。

参数:

分数array_like

计算z分数的输入。

比较array_like

用于计算归一化的均值和标准差的输入；假设其维度与 scores 相同。

轴int 或 None, 可选

计算 compare 均值和方差的轴。默认为 0。如果为 None，则在整个数组 scores 上计算。

ddofint, 可选

在计算标准差时对自由度的修正。默认值为 0。

nan_policy{‘propagate’, ‘raise’, ‘omit’}, 可选

定义了在 compare 中如何处理 nan 的出现。’propagate’ 返回 nan，’raise’ 引发异常，’omit’ 在忽略 nan 值的情况下执行计算。默认值是 ‘propagate’。请注意，当值为 ‘omit’ 时，scores 中的 nan 也会传播到输出中，但它们不会影响为非 nan 值计算的 z-分数。

返回:

zscorearray_like

Z-scores，与 scores 形状相同。

注释

此函数保留了 ndarray 子类，并且也适用于矩阵和掩码数组（它使用 asanyarray 而不是 asarray 作为参数）。

示例

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>>> from scipy.stats import zmap
>>> a = [0.5, 2.0, 2.5, 3]
>>> b = [0, 1, 2, 3, 4]
>>> zmap(a, b)
array([-1.06066017,  0.        ,  0.35355339,  0.70710678])

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