programming python

Trung bình trong Python là gì?

Hàm Python NumPy


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

7 được sử dụng để tính giá trị trung bình của mảng NumPy đã cho trên một hoặc nhiều trục đã chỉ định. Thuật ngữ trung vị là giá trị phân tách nửa trên với nửa dưới của mẫu dữ liệu hay nói cách khác trung vị là một giá trị ở giữa khi bạn sắp xếp các giá trị theo thứ tự tăng dần

Hàm


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

8 dùng để tính trung vị của mảng một chiều cũng như mảng nhiều chiều. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách sử dụng hàm NumPy median[] trong Python để trả về trung vị của các phần tử mảng

1. Ví dụ nhanh về hàm Python NumPy median[]

Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách tính hàm Python NumPy


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]


# Below are the quick examples

# Example 1: # Get the median value of 1-D array
arr = [12, 7, 15, 8, 9, 5, 3]
arr1 = np.median[arr]

# Example 2: Get the median value of 2-D array
arr = np.array[[[5, 9, 7, 11], [8, 14, 15, 19],[32, 24, 19, 28]]]
arr1 = np.median[arr] 

# Example 3: Use numpy median[] along axis = 0
# Get the median value of row
arr1 =  np.median[arr, axis = 0]

# Example 4: use numpy median[] along axis = 1
# Get the median value of column
arr1 = np.median[arr, axis = 1]

# Example 5: Use numpy.median[] function to set out parameter
median=np.zeros[np.median[arr,axis=1].shape]
arr2 = np.median[arr,axis=1,out=median]

2. Cú pháp của trung vị[]

Sau đây là cú pháp của hàm


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

2. 1 Các tham số của median[]


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

0 – Nhập mảng hoặc đối tượng, có thể chuyển đổi thành mảng

```
# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]
```
1 – Tham số này xác định trục dọc theo đó trung vị được tính toán. Theo mặc định, trung vị được tính cho mảng phẳng. axis = 0 có nghĩa là dọc theo hàng và axis = 1 có nghĩa là làm việc dọc theo cột


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

2 – Đầu ra của hàm bạn muốn lưu trữ. Nó có thể là một mảng đầu ra thay thế

```
# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]
```
3 – Nó là một phép toán logic và không bắt buộc. Nếu True, thì cho phép sử dụng bộ nhớ của mảng đầu vào a để tính toán. Mảng đầu vào sẽ được sửa đổi bằng cách gọi hàm the____17
```
# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]
```
5 – Nó là một phép toán logic và không bắt buộc. Nếu điều này được đặt thành True, các trục bị giảm sẽ được để lại trong kết quả dưới dạng kích thước với kích thước một

2. 2 Giá trị trả về của trung vị[]

Hàm này trả về trung vị của mảng hoặc một mảng có trung vị dọc theo trục đã chỉ định

3. Cách sử dụng Hàm NumPy median[]

Hàm


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

8 trong thư viện NumPy được sử dụng để tính giá trị trung vị cùng với trục xác định của mảng một chiều cũng như mảng nhiều chiều. Hàm này trả về giá trị trung bình của mảng dưới dạng đầu ra

Các bước sau đây được trình bày cách tính giá trị trung bình

Điểm dữ liệu đã cho
Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần
Nếu tổng các số hạng là số lẻ thì giá trị trung vị bằng số hạng ở giữa
Nếu tổng các số hạng là số chẵn thì giá trị trung vị bằng trung bình cộng của các số hạng ở giữa

3. 1 Lấy giá trị trung bình của mảng 1-D NumPy

Hãy lấy một mảng NumPy một chiều và tính toán


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

7 của nó. Đầu tiên, tạo mảng 1-D NumPy và chuyển đầu vào này cho hàm median[]. Ví dụ như mình đã nói ở trên, đầu tiên nó sắp xếp các phần tử bên trong và trả về giá trị ở giữa


import numpy as np
# Get the median value of 1-D array
arr = [12, 7, 15, 8, 9, 5, 3]
arr1 = np.median[arr]
print[arr1]

# Output
# 8.0

4. Lấy giá trị trung bình của Mảng đa chiều

Khi được sử dụng một median[] trên mảng NumPy đa chiều, theo mặc định, nó trả về các giá trị trung bình của tất cả các phần tử theo mặc định, trung vị được tính cho mảng phẳng. Trong ví dụ sau,


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

8 và


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

9 là các giá trị ở giữa, do đó, nó trả về


import numpy as np
# Get the median value of 1-D array
arr = [12, 7, 15, 8, 9, 5, 3]
arr1 = np.median[arr]
print[arr1]

# Output
# 8.0

0 là giá trị trung bình của hai giá trị này


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

5. Nhận giá trị trung bình của mảng cùng với trục

Chúng ta có thể tính toán giá trị trung bình của một mảng có nhiều mảng cùng với một trục đã chỉ định. Để tìm các giá trị trung bình của mỗi


import numpy as np
# Get the median value of 1-D array
arr = [12, 7, 15, 8, 9, 5, 3]
arr1 = np.median[arr]
print[arr1]

# Output
# 8.0

1 sử dụng.


import numpy as np
# Get the median value of 1-D array
arr = [12, 7, 15, 8, 9, 5, 3]
arr1 = np.median[arr]
print[arr1]

# Output
# 8.0

2 và để lấy các giá trị trung bình của mỗi cột, hãy sử dụng


import numpy as np
# Get the median value of 1-D array
arr = [12, 7, 15, 8, 9, 5, 3]
arr1 = np.median[arr]
print[arr1]

# Output
# 8.0

3. Trong ví dụ sau, tôi đã chứng minh hai ví dụ này


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

6. Chức năng thiết lập tham số

Bạn cũng có thể sử dụng các tham số đã đặt bằng chức năng này


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

7. Sự kết luận

Trong bài viết này, tôi đã giải thích cách sử dụng hàm


# Syntax of numpy.median[] 
numpy.median[arr, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False]

8 để tính giá trị trung bình của một mảng dọc theo trục được chỉ định. Thuật ngữ trung vị là giá trị phân tách nửa trên với nửa dưới của mẫu dữ liệu hay nói cách khác trung vị là một giá trị ở giữa khi bạn sắp xếp các giá trị theo thứ tự tăng dần

Công thức cho trung bình là gì?

Công thức trung vị khi tập dữ liệu là số chẵn . Xác định vị trí hai số ở giữa tập dữ liệu. Tìm trung bình cộng của hai số ở giữa bằng cách cộng chúng lại với nhau rồi chia tổng cho hai . Kết quả của trung bình này là trung vị.

Trung bình trong mã hóa là gì?

Nếu một mảng được sắp xếp, trung vị là phần tử ở giữa của mảng trong trường hợp số phần tử trong mảng là số lẻ và khi số .