NumPy numpy.median 関数
Suraj Joshi
2023年1月30日
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numpy.median()の構文 -
コード例：配列の中央値を求めるための
numpy.median()メソッド -
コード例：
numpy.median()メソッドでaxisパラメータを設定して、特定の軸に沿った配列の中央値を求める -
コード例：
numpy.median()メソッドでoutパラメータを設定する -
コード例：
numpy.median()メソッドにkeepdimsパラメータを設定する
Python Numpy numpy.median() は、指定された軸上の NumPy 配列の中央値を計算します。
numpy.median() の構文
numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)
パラメータ
a |
中央値が計算される配列に変換される可能性のある配列またはオブジェクト。 |
axis |
行(axis=0) または列(axis=1) に沿って中央値を求めます。デフォルトでは、中央値は配列を平坦化して計算されます。 |
out |
np.median() メソッドの結果のプレースホルダ |
overwrite_input |
論理値。median() メソッド (overwrite_input=True) の呼び出しによって入力配列が変更されます。 |
keepdims |
論理値。出力の次元を入力と同じにします (keepdims=True)。 |
戻り値
指定された軸に沿った中央値を持つ配列。
コード例：配列の中央値を求めるための numpy.median() メソッド
import numpy as np
a=np.array([[2,3,4],
[5,6,7],
[8,9,10]])
median=np.median(a)
print(median)
出力：
6.0
配列を平坦化することで、配列の中央値を計算します。
配列を平坦化するというのは、与えられた配列を 1 次元配列に変換するために、すべての行を次々に配置することを意味します。
コード例：numpy.median() メソッドで axis パラメータを設定して、特定の軸に沿った配列の中央値を求める
コード例：列軸に沿った配列の中央値を検索するための numpy.median() メソッド
列軸に沿った配列の平均を求めるには、axis=0 を設定します。
import numpy as np
a=np.array([[2,3],
[5,6],
[8,9]])
median=np.median(a,axis=0)
print(median)
出力：
[5. 6.]
両方の列の中央値を計算し、最終的に各列の中央値を持つ配列を返します。
コード例：numpy.median() 行軸に沿った配列の中央値を求めるメソッド
行軸に沿った配列の中央値を求めるには、axis=1 を設定します。
import numpy as np
a=np.array([[2,3],
[5,6],
[8,9]])
median=np.median(a,axis=1)
print(median)
出力：
[2.5 5.5 8.5]
3つの行すべての中央値を計算し、最終的に各行の中央値を含む配列を返します。
コード例：numpy.median() メソッドで out パラメータを設定する
import numpy as np
a=np.array([[2,3],
[5,6],
[8,9]])
median=np.zeros(np.median(a,axis=1).shape)
print(f"median before calculation: {median}")
np.median(a,axis=1,out=median)
print(f"median after calculation: {median}")
出力：
[2.5 5.5 8.5]
メソッドの結果を median 変数に保存します。
出力が代入される変数の次元が出力と同じサイズであることを確認しなければなりません。
コード例：numpy.median() メソッドに keepdims パラメータを設定する
import numpy as np
a = np.array([[2, 3], [5, 6], [8, 9]])
print(f"Dimension of Input Array: {median.ndim}")
median = np.median(a, axis=1)
print(f"Dimension of median with 'keepdims=False': {median.ndim}")
median = np.median(a, axis=1, keepdims=True)
print(f"Dimension of median with 'keepdims=True': {median.ndim}")
出力：
Dimension of Input Array: 2
Dimension of median with 'keepdims=False': 1
Dimension of median with 'keepdims=True': 2
keepdims=True を設定すると、出力配列の次元数が保持されます。
ここでは、入力配列 a は 2 次元です。keepdims=False (デフォルト値) の場合は median の次元が変更される可能性がありますが、keepdims=True の設定は np.median() メソッドの出力の次元数を保持します。
著者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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