scipy.stats.mstats.

trim#

scipy.stats.mstats.trim(a, limits=None, inclusive=(True, True), relative=False, axis=None)[source]#

通过屏蔽给定限制之外的数据来修剪数组。

返回输入数组的掩码版本。

参数:
a序列

输入数组

limits{None, 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则为元组（下限，上限），采用绝对值。 输入数组中低于（高于）下限（上限）的值将被屏蔽。

如果 relative 为 True，则为元组（较低百分比，较高百分比），用于切割数组的每一侧，相对于未屏蔽数据的数量。

记n为修剪前未屏蔽数据的数量，则屏蔽第 (n*limits[0]) 个最小数据和第 (n*limits[1]) 个最大数据，并且修剪后未屏蔽数据的总数为 n*(1.-sum(limits))。 在每种情况下，一个限制的值可以设置为 None，以指示一个开放区间。

如果 limits 为 None，则不执行修剪

inclusive{(bool, bool) 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则为元组，指示是否允许完全等于绝对限制的值。 如果 relative 为 True，则为元组，指示是否应舍入 (True) 或截断 (False) 每侧要屏蔽的数据数量。

relativebool, 可选

是否将限制视为绝对值 (False) 或要切割的比例 (True)。

axisint, 可选

要沿其修剪的轴。

示例

>>> from scipy.stats.mstats import trim
>>> z = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10]
>>> print(trim(z,(3,8)))
[-- -- 3 4 5 6 7 8 -- --]
>>> print(trim(z,(0.1,0.2),relative=True))
[-- 2 3 4 5 6 7 8 -- --]
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