scipy.stats.

trim_mean

scipy.stats.trim_mean(a, proportiontocut, axis=0)

返回数组在修剪指定比例的极值后的均值

从排序数组的 每个 端移除指定比例的元素，然后计算剩余元素的平均值。

参数:

aarray_like

输入数组。

proportiontocut浮动

要移除的最正和最负元素的比例。当指定的比例不导致整数数量的元素时，要修剪的元素数量向下取整。

轴int 或 None, 默认值: 0

计算修剪均值所沿的轴。如果为 None，则在整个展平数组上计算。

返回:

trim_meanndarray

修剪数组的平均值。

参见

trimboth

从数组的每一端移除一部分元素。

tmean

计算在指定限制之外修剪值后的平均值。

注释

对于一维数组 a，trim_mean 大致相当于以下计算:

import numpy as np
a = np.sort(a)
m = int(proportiontocut * len(a))
np.mean(a[m: len(a) - m])

示例

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>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> x = [1, 2, 3, 5]
>>> stats.trim_mean(x, 0.25)
2.5

当指定的比例没有产生整数个元素时，要修剪的元素数量会向下取整。

>>> stats.trim_mean(x, 0.24999) == np.mean(x)
True

使用 axis 来指定计算所沿的轴。

>>> x2 = [[1, 2, 3, 5],
...       [10, 20, 30, 50]]
>>> stats.trim_mean(x2, 0.25)
array([ 5.5, 11. , 16.5, 27.5])
>>> stats.trim_mean(x2, 0.25, axis=1)
array([ 2.5, 25. ])

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