NumPy median() 函数

NumPy median() 函数计算输入数组沿指定轴的中位数。中位数是分隔数据上半部分和下半部分的值。它是一种集中趋势的度量，与平均值相比，对异常值的敏感度较低。

在统计学中，中位数是指给定数据列表按一定顺序排列后的中间值。数据或观测值的排列可以按升序或降序进行。如果项数 n 为奇数，则中位数是第 n+1/2 个值。如果 n 为偶数，则中位数是中间两个数的平均值，具体来说是 n/2 和 n/2 + 1 位置上的值。

对于一维数组，中位数是数据排序后的中间值。对于多维数组，中位数是沿指定轴计算的。如果数据的元素数量为偶数，则中位数是中间两个元素的平均值。

语法

以下是 NumPy median() 函数的语法 -

numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)

参数

以下是 NumPy median() 函数的参数 -

• a:输入数组，可以是 NumPy 数组、列表或标量值。
• axis(可选):计算中位数的轴。默认值为 None，表示计算整个数组的中位数。
• overwrite_input(可选):如果为 True，则对输入数组进行原地修改。默认值为 False。
• out(可选):存储结果的位置。如果提供，则结果的形状必须与预期输出相同。
• keepdims(可选):如果为 True，则缩小后的维度在输出中保留为 1 的维度。默认值为 False。

返回值

此函数返回输入数组的中位数。如果输入是一维的，则结果为标量;如果输入是多维的，则结果为数组。

示例

以下是使用 NumPy median() 函数计算数组中位数的基本示例 -

import numpy as np
# 输入数组
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# 应用中位数
result = np.median(x)
print("中位数结果:", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

中位数结果: 5.0

示例:指定轴

median() 函数还可以计算多维数组沿特定轴的中值。在以下示例中，我们计算了二维数组沿轴 0(列)和轴 1(行)的中位数。

import numpy as np
# 二维数组
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 沿轴 0(列)应用中位数
result_axis0 = np.median(x, axis=0)
# 沿轴 1(行)应用中位数
result_axis1 = np.median(x, axis=1)
print("沿轴 0 的中位数:", result_axis0)
print("沿轴 1 的中位数:", result_axis1)

输出

以下是输出上述代码 -

沿轴 0 的中位数:[4. 5. 6.]
沿轴 1 的中位数:[2. 5. 8.]

示例:多维数组

median() 函数对多维数组进行运算。在以下示例中，我们创建了一个二维 NumPy 数组，并计算了每个元素沿特定轴的中值 -

import numpy as np
# 二维数组
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result = np.median(x, axis=1)
print("二维数组的中值结果:", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

二维数组的中值结果:[2. 5. 8.]

示例:'keepdims' 参数的用法

keepdims 参数允许结果保留缩小后的维度，即尺寸 1。这对于将结果广播回原始形状非常有用。在以下示例中，我们计算了沿轴 0 的中位数，并保留了缩减后的维度 -

import numpy as np
# 二维数组
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result = np.median(x, axis=0, keepdims=True)
print("keepdims=True 的中位数:", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

keepdims=True 的中位数:[[4. 5. 6.]]

示例:绘制"median()"函数

在下面的示例中，我们绘制了median()函数的行为。我们通过导入 Numpy 和 matplotlib.pyplot 模块，计算并绘制了不同大小输入数组的中位数 -

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.median(x)
plt.plot(x, np.full_like(x, y), label="中位数")
plt.title("中位数函数")
plt.xlabel("输入")
plt.ylabel("中位数")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

输出

该图展示了中位数在输入范围内的恒定性质 -

numpy_statistical_functions.html