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numpy模塊下的median作用為：
計算沿指定軸的中位數
返回數組元素的中位數
其函數接口為：
median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)
其中各參數為：
a：輸入的數組；
axis：計算哪個軸上的中位數，比如輸入是二維數組，那么axis=0對應行，axis=1對應列；
out：用于放置求取中位數后的數組。 它必須具有與預期輸出相同的形狀和緩沖區長度；
overwrite_input：一個bool型的參數，默認為Flase。如果為True那么將直接在數組內存中計算，這意味著計算之后原數組沒辦法保存，但是好處在于節省內存資源，Flase則相反；
keepdims：一個bool型的參數，默認為Flase。如果為True那么求取中位數的那個軸將保留在結果中；
>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>> a
array([[10, 7, 4],
[ 3, 2, 1]])
>>> np.median(a)
3.5
>>> np.median(a, axis=0)
array([ 6.5, 4.5, 2.5])
>>> np.median(a, axis=1)
array([ 7., 2.])
>>> m = np.median(a, axis=0)
>>> out = np.zeros_like(m)
>>> np.median(a, axis=0, out=m)
array([ 6.5, 4.5, 2.5])
>>> m
array([ 6.5, 4.5, 2.5])
>>> b = a.copy()
>>> np.median(b, axis=1, overwrite_input=True)
array([ 7., 2.])
>>> assert not np.all(a==b)
>>> b = a.copy()
>>> np.median(b, axis=None, overwrite_input=True)
3.5
以上這篇Python數據處理numpy.median的實例講解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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