scipy.stats.mstats.

tmax#

scipy.stats.mstats.tmax(a, upperlimit=None, axis=0, inclusive=True)[source]#

计算截尾最大值

此函数计算数组沿给定轴的最大值，同时忽略大于指定上限的值。

参数:

aarray_like: 值数组
upperlimitNone 或 float，可选: 输入数组中大于给定限制的值将被忽略。当 upperlimit 为 None 时，将使用所有值。默认值为 None。
axisint 或 None，可选: 沿其操作的轴。默认为 0。如果为 None，则对整个数组 a 进行计算。
inclusive{True, False}, optional: 此标志确定是否包含完全等于上限的值。默认值为 True。

返回值:

tmaxfloat，int 或 ndarray

注释

有关 tmax 的更多详细信息，请参阅 scipy.stats.tmax。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import mstats
>>> a = np.array([[6, 8, 3, 0],
...               [3, 9, 1, 2],
...               [8, 7, 8, 2],
...               [5, 6, 0, 2],
...               [4, 5, 5, 2]])
...
...
>>> mstats.tmax(a, 4)
masked_array(data=[4, --, 3, 2],
             mask=[False,  True, False, False],
       fill_value=999999)