在Python中,可以使用scipy库中的trim_mean()函数进行修剪均值计算。该函数接受三个参数:数组a、修剪比例proportiontocut和可选的axis参数(默认为0)。修剪比例proportiontocut表示修剪掉数据的比例,这个值应该在0-0.5之间。下面是一个示例:
import numpy as np
from scipy.stats import trim_mean
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 构造一个数组
mean_untrimmed = np.mean(a) # 未修剪的均值
mean_trimmed = trim_mean(a, proportiontocut=0.2) #修剪20%后的均值
print("未修剪的均值为:", mean_untrimmed)
print("修剪后的均值为:", mean_trimmed)
输出结果为:
未修剪的均值为: 5.5
修剪后的均值为: 5.5
可以看出,在没有修剪的情况下,修剪均值与未修剪均值相同。如果我们将数组a的一些值偏离正常值,比如增加一个极大值:
a[0] = 100
输出的结果为:
未修剪的均值为: 14.4
修剪后的均值为: 6.25
可以看出,由于数组中存在一个极大值,未修剪的均值明显偏离了数据的真实中心。但是,修剪均值仍然保持在较为合理的范围内,可以更好地反映数据的真实中心。
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