La función scipy.stats.trimboth(a, ratiotocut, axis=0) corta la porción de elementos en la array desde ambos extremos.
Parámetros:
arr: [array_like] Array de entrada u objeto para recortar.
eje : Eje a lo largo del cual se calculará la media. Por defecto axis = 0.proporciontocut
: Proporción (en rango 0-1) de datos a recortar de cada extremo.Resultados: elementos de array recortados de ambos extremos en la proporción dada.
Código #1: Trabajando
# stats.trimboth() method import numpy as np from scipy import stats arr1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print ("\narr1 : ", arr1) print ("\nclipped arr1 : \n", stats.trimboth(arr1, proportiontocut = .3)) print ("\nclipped arr1 : \n", stats.trimboth(arr1, proportiontocut = .1))
Producción :
arr1 : [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] clipped arr1 : [3 4 5 6] clipped arr1 : [1 3 2 4 5 6 7 8]
Código #2:
# stats.trimboth() method import numpy as np from scipy import stats arr1 = [[0, 12, 21, 3, 14], [53, 16, 37, 85, 39]] print ("\narr1 : ", arr1) print ("\nclipped arr1 : \n", stats.trimboth(arr1, proportiontocut = .3)) print ("\nclipped arr1 : \n", stats.trimboth(arr1, proportiontocut = .1)) print ("\nclipped arr1 : \n", stats.trimboth(arr1, proportiontocut = .1, axis = 1)) print ("\nclipped arr1 : \n", stats.trimboth(arr1, proportiontocut = .1, axis = 0))
Producción :
arr1 : [[0, 12, 21, 3, 14], [53, 16, 37, 85, 39]] clipped arr1 : [[ 0 12 21 3 14] [53 16 37 85 39]] clipped arr1 : [[ 0 12 21 3 14] [53 16 37 85 39]] clipped arr1 : [[ 0 3 12 14 21] [16 37 39 53 85]] clipped arr1 : [[ 0 12 21 3 14] [53 16 37 85 39]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vishal3096 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA