scipy.ndimage.

median#

scipy.ndimage.median(input, labels=None, index=None)[source]#

计算标注区域中数组值的均值。

参数:

inputarray_like: 值的数组类。对于label指定的每一个区域，计算区域中input的均值。
labelsarray_like, optional: 使用整数标注的数组类，区域不同，用以计算input的均值。labels必须与input的形状相同。如果未指定label，则返回整个数组的均值。
indexarray_like, optional: 用于计算均值的区域标签列表。如果index为None，则返回所有元素（labels非零）的均值。

返回:

medianflaot或float列表: 由labels确定的区域中的input中值列表，且其索引在index中。如果未指定index或labels，则返回一个浮点数：如果labels为 None，则为input的中值；如果index为 None，则为labels大于 0 的元素的中值。

请参见

label、minimum、maximum、extrema、sum、mean、variance、standard_deviation

说明

该函数返回一个 Python 列表，而不是一个 NumPy 数组，请使用np.array将列表转换为数组。

示例

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2, 0, 1],
...               [5, 3, 0, 4],
...               [0, 0, 0, 7],
...               [9, 3, 0, 0]])
>>> labels, labels_nb = ndimage.label(a)
>>> labels
array([[1, 1, 0, 2],
       [1, 1, 0, 2],
       [0, 0, 0, 2],
       [3, 3, 0, 0]])
>>> ndimage.median(a, labels=labels, index=np.arange(1, labels_nb + 1))
[2.5, 4.0, 6.0]
>>> ndimage.median(a)
1.0
>>> ndimage.median(a, labels=labels)
3.0