scipy.stats.

tvar#

scipy.stats.tvar(a, limits=None, inclusive=(True, True), axis=0, ddof=1, *, nan_policy='propagate', keepdims=False)[source]#

计算截尾方差。

此函数计算值数组的样本方差,同时忽略超出给定limits的值。

参数:
aarray_like

值数组。

limitsNone 或 (下限, 上限), 可选

输入数组中小于下限或大于上限的值将被忽略。当 limits 为 None 时,将使用所有值。 元组中的任一限制值也可以为 None,表示半开区间。 默认值为 None。

inclusive(bool, bool), 可选

一个由 (下限标志, 上限标志) 组成的元组。 这些标志确定是否包含完全等于下限或上限的值。 默认值为 (True, True)。

axisint 或 None, 默认: 0

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输入展开。

ddofint, 可选

自由度的增量。 默认为 1。

nan_policy{‘propagate’, ‘omit’, ‘raise’}

定义如何处理输入 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:在执行计算时将省略 NaN。 如果在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,将引发 ValueError

keepdimsbool, 默认: 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,结果将正确地广播到输入数组。

返回值:
tvarfloat

截尾方差。

注释

tvar 计算无偏样本方差,即它使用校正因子 n / (n - 1)

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,输出将是标量或具有适当形状的 np.ndarray,而不是 2D 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。

tvar 除了 NumPy 之外,还对 Python Array API 标准兼容后端提供实验性支持。 请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。 支持以下后端和设备(或其他功能)的组合。

CPU

GPU

NumPy

不适用

CuPy

不适用

PyTorch

JAX

Dask

不适用

有关更多信息,请参见支持数组 API 标准

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> x = np.arange(20)
>>> stats.tvar(x)
35.0
>>> stats.tvar(x, (3,17))
20.0