circmean#
- scipy.stats.circmean(samples, high=6.283185307179586, low=0, axis=None, nan_policy='propagate', *, keepdims=False)[源代码]#
计算角度观测样本的循环平均值。
给定以弧度测量的 \(n\) 个角度观测值 \(x_1, \cdots, x_n\)，它们的循环平均值定义为 ([1]，公式 2.2.4)
\[\mathrm{Arg} \left( \frac{1}{n} \sum_{k=1}^n e^{i x_k} \right)\]其中 \(i\) 是虚数单位，\(\mathop{\mathrm{Arg}} z\) 给出复数 \(z\) 的幅角的 主值，默认情况下限制在 \([0,2\pi]\) 范围内。 上式中的 \(z\) 被称为平均合成向量。
- 参数:
- samplesarray_like
角度观测值的输入数组。一个完整角度的值等于
(high - low)。- highfloat, 可选
角度主值的上限。默认为
2*pi。- lowfloat, 可选
角度主值的下限。默认为
0。- axisint 或 None, 默认值: None
如果为 int，则为计算统计量的输入轴。输入的每个轴切片（例如，行）的统计量将显示在输出的相应元素中。如果为
None，则在计算统计量之前将展平输入。- nan_policy{‘propagate’, ‘omit’, ‘raise’}
定义如何处理输入中的 NaN。
propagate：如果在计算统计量的轴切片（例如，行）中存在 NaN，则输出的相应条目将为 NaN。omit：执行计算时将忽略 NaN。如果沿着计算统计量的轴切片中剩余的数据不足，则输出的相应条目将为 NaN。raise：如果存在 NaN，则将引发ValueError。
- keepdimsbool, 默认值: False
如果将其设置为 True，则缩减的轴将作为大小为 1 的维度保留在结果中。使用此选项，结果将与输入数组正确广播。
- 返回:
- circmeanfloat
循环平均值，限制在
[low, high]范围内。如果平均合成向量为零，则返回一个输入相关的、实现定义的、介于
[low, high]之间的数字。如果输入数组为空，则返回np.nan。
注释
从 SciPy 1.9 开始，
np.matrix输入（不建议用于新代码）在执行计算之前会转换为np.ndarray。在这种情况下，输出将是标量或适当形状的np.ndarray，而不是二维np.matrix。类似地，虽然掩码数组的掩码元素被忽略，但输出将是标量或np.ndarray，而不是mask=False的掩码数组。参考文献
[1]Mardia, K. V. 和 Jupp, P. E. 定向统计。 John Wiley & Sons, 1999。
示例
为了可读性，所有角度都以度数打印出来。
>>> import numpy as np >>> from scipy.stats import circmean >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> angles = np.deg2rad(np.array([20, 30, 330])) >>> circmean = circmean(angles) >>> np.rad2deg(circmean) 7.294976657784009
>>> mean = angles.mean() >>> np.rad2deg(mean) 126.66666666666666
绘制并比较循环平均值与算术平均值。
>>> plt.plot(np.cos(np.linspace(0, 2*np.pi, 500)), ... np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 500)), ... c='k') >>> plt.scatter(np.cos(angles), np.sin(angles), c='k') >>> plt.scatter(np.cos(circmean), np.sin(circmean), c='b', ... label='circmean') >>> plt.scatter(np.cos(mean), np.sin(mean), c='r', label='mean') >>> plt.legend() >>> plt.axis('equal') >>> plt.show()
