scipy.stats.mstats.

tmean#

scipy.stats.mstats.tmean(a, пределы=None, inclusive=(True, True), ось=None)[источник]#

Вычислить усечённое среднее.

Параметры:

aarray_like: Массив значений.
пределыNone или (нижний предел, верхний предел), опционально: Значения во входном массиве, меньшие нижнего предела или большие верхнего предела, будут проигнорированы. Когда limits равно None (по умолчанию), используются все значения. Любое из значений предела в кортеже также может быть None, представляя полуоткрытый интервал.
inclusive(bool, bool), optional: Кортеж, состоящий из (флаг нижней границы, флаг верхней границы). Эти флаги определяют, включаются ли значения, точно равные нижним или верхним пределам. Значение по умолчанию — (True, True).
осьint или None, опционально: Ось, вдоль которой производится операция. Если None, вычисляется по всему массиву. По умолчанию None.

Возвращает:

tmeanfloat

Примечания

Для более подробной информации о tmean, см. scipy.stats.tmean.

Примеры

>>> 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.tmean(a, (2,5))
3.3
>>> mstats.tmean(a, (2,5), axis=0)
masked_array(data=[4.0, 5.0, 4.0, 2.0],
             mask=[False, False, False, False],
       fill_value=1e+20)