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 -- --]