我想知道是否可以找到数组的中值？例如，假设我有一个大小为9的数组。有没有可能找到这个数组的中间槽？ 最佳答案 假设数组x已排序且长度为n:如果n是奇数，则中位数是x[(n-1)/2]。如果n是偶数，则中位数是(x[n/2]+x[(n/2)-1])/2。 关于java-查找数组的中值？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3691940/
我有一个python数据框，其中有一些离群值。如果这些值不存在，我想用数据的中值替换它们。idAge102367661051199328893372053818988355558239443751076274338477221194703945070因此，我想将所有>75的值替换为剩余数据集的数据集的中值，即70,70,72,74,75的中值。我正在尝试执行以下操作:用0替换，所有大于75的值用中值替换0。但不知何故，下面的代码不起作用df['age'].replace(df.age>75,0,inplace=True) 最佳答案
如何计算tensorflow中列表的中值？喜欢node=tf.median(X)X是占位符在numpy中，我可以直接使用np.median来获取中值。如何在tensorflow中使用numpy操作？ 最佳答案 要使用tensorflow计算数组的中位数，您可以使用percentile函数，因为第50个百分位数是中位数。importtensorflowastfimporttensorflow_probabilityastfpimportnumpyasnpnp.random.seed(0)x=np.random.normal(3.0,.
我想计算评级列中评级('A','B','C')的条件概率。companymodelratingtype0fordmustangAcoupe1chevycamaroBcoupe2fordfiestaCsedan3fordfocusAsedan4fordtaurusBsedan5toyotacamryBsedan输出:Prob(rating=A)=0.333333Prob(rating=B)=0.500000Prob(rating=C)=0.166667Prob(type=coupe|rating=A)=0.500000Prob(type=sedan|rating=A)=0.500000P
我在这个论坛上看到过几个关于计算掩码数组(例如图像)的中位数的讨论。我想要的稍微微妙一些，它是在我的图像上应用中值滤波器。我知道一种方法，但速度太慢，希望能有加快进程的方法。例如，假设我有一个形状为(10,10)的masked数组，我想应用一个带框(3,3)的中值滤波器，而不使用那些被屏蔽的元素。我的目标是将图像的每个像素中的值替换为框的掩码中值的值。假设一个非常简单的情况，我们可以将“图像”和掩码构建为:im=numpy.random.uniform(size=(10,10))mask=numpy.zeros_like(im)mask[1:3,:]=1masked_im=nump
我正在创建一个程序来查找均值、中值、众数或范围。当我运行它时，它工作正常，直到它到达计算答案的部分。它给了我一个“无法使用灵活类型进行预成型”错误。我搜索了此错误，但找不到我需要修复的内容。这是我第一次使用numpy，所以任何帮助都会很棒。importsysimportnumpyasnpwelcomeString=input("WelcometoMMMRCalculator\nWhatwouldyouliketocalculate(Mean,Median,Mode,Range):")ifwelcomeString.lower()=="mean":meanNumbers=input("W
我有一组点(x,y)作为两个向量x,y例如:frompylabimport*x=sorted(random(30))y=random(30)plot(x,y,'o-')现在我想用高斯平滑此数据，并仅在x轴上的某些(规则间隔的)点对其进行评估。让我们说:x_eval=linspace(0,1,11)我得到的提示是这种方法称为“高斯求和滤波器”，但到目前为止我还没有在numpy/scipy中找到任何实现，尽管乍一看这似乎是一个标准问题。由于x值的间距不等，我无法使用scipy.ndimage.gaussian_filter1d。通常这种平滑是通过furrier空间并与内核相乘完成的，但我真
我有一个包含多列的pythonpandas数据框，其中一列有0值。我想用此列的median或mean替换0值。data是我的数据框artist_hotness是列mean_artist_hotness=data['artist_hotness'].dropna().mean()iflen(data.artist_hotness[data.artist_hotness.isnull()])>0:data.artist_hotness.loc[(data.artist_hotness.isnull()),'artist_hotness']=mean_artist_hotness我试过了，但
我有一个数据框outcome2，我通过以下方式生成分组箱线图:In[11]:outcome2.boxplot(column='Hospital30-DayDeath(Mortality)RatesfromHeartAttack',by='State')plt.ylabel('30DayDeathRate')plt.title('30DayDeathRatebyState')Out[11]:我想做的是按每个州的中位数而不是字母顺序对绘图进行排序。不确定如何去做。 最佳答案 要按中位数排序，只需计算中位数，然后对其进行排序并使用生成的I
我有三个二维numpy数组形式的拟合图像。我想将它们进行中值组合，即生成一个输出数组，其中每个像素是三个输入数组中同一像素的中值。这可以使用imcombine在IRAF上轻松完成。有没有一种方法可以在Python上执行此操作而无需遍历整个数组并取每个像素的中值？ 最佳答案 最简单的方法是:将二维数组堆叠起来形成一个三维数组使用numpy.median计算中位数传递axis=0沿堆叠维度计算。您实际上是在计算元素方面的中位数。这是我将要执行的操作的一个简单示例:>>>importnumpy>>>a=numpy.array([[1,2,
