如何计算中位生存时间,python中位运算是怎么计算的

　　numpy模块下的median的作用是：

　　计算沿指定轴的中值。

　　返回数组元素的中值。

　　其功能界面是：

　　Median (a，axis=none，out=none，overwrite _ input=false，keepdims=false)其中参数为：

　　a:输入数组；

　　轴：计算哪个轴上的中位数。例如，如果输入是二维数组，则axis=0对应于行，axis=1对应于列。如果没有指定二维数组的长度，它将被拉伸到只计算中值。

　　Out:用于在获得中值后放置数组。它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲长度；

　　overwrite _ input:bool类型的参数，默认值为Flase。如果为True，则直接在数组内存中计算，也就是说计算后不能保存原数组，但好处在于节省内存资源，反之Flase则相反；

　　keep dims:bool类型的参数，默认值为Flase。如果为真，则用于查找中值的轴将保留在结果中；

　　a=np.array([[10，7，4]，[ 3，2，1]]) aarray([[10，7，4]，[3，2，1]]) np.median(a)# 1，2，3，4，7，10 # (3 4)/2=3.53.5 np.median(a，Axis=0)#(103)/2=6.5 #(7 2)/2=4.5 #(4 1)/2=2.5 array([6median (a，axis=1) #奇数中值数组([7.axis=0)out=NP . zeros _ like(m)NP . median(a，axis=0，out=m)array([ 6.5，4.5，2.5]) marray([ 6.5，4.5，2.5]) b=a.copy() np.median(b，axis=1，overwrite_input=True)array([ 7 . 2.])assert not NP . all(a==b)b=a . copy()NP . median(b，axis=None，overwrite_input=True)3.5

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。