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numpy计算中位数的函数

numpy是一个强大的数值计算库，提供了许多用于数据分析和

处理的函数。其中，numpy也提供了计算中位数的函数。在numpy

中，可以使用`numpy.median()`函数来计算一组数据的中位数。

`numpy.median()`函数的语法如下：

```

numpy.median(a,axis=None)

```

参数说明：

-`a`：要计算中位数的数组。

-`axis`：可选参数，指定计算中位数的轴。默认为None，表示计

算整个数组的中位数。

接下来，让我们通过一些示例来理解和使用`numpy.median()`函

数。

示例1：计算整个数组的中位数

```python

importnumpyasnp

array=np.array([1,2,3,4,5])

median=np.median(array)

print(median)#输出:3.0

```

示例2：计算二维数组每行的中位数

```python

importnumpyasnp

array=np.array([[1,2,3],

[4,5,6],

[7,8,9]])

median=np.median(array,axis=1)

print(median)#输出:[2.5.8.]

```

示例3：计算二维数组每列的中位数

```python

importnumpyasnp

array=np.array([[1,2,3],

[4,5,6],

[7,8,9]])

median=np.median(array,axis=0)

print(median)#输出:[4.5.6.]

```

除了`numpy.median()`函数外，numpy还提供了一些其他的统计函

数，如`numpy.mean()`函数用于计算平均值、`numpy.max()`函数用

于计算最大值、`numpy.min()`函数用于计算最小值等等。这些函数

的使用方法类似，可以根据具体的需求进行选择和应用。

总结：通过使用`numpy.median()`函数，我们可以方便地计算出给

定数组的中位数，而不需要手动编写循环或计算逻辑。这大大简化

了数据处理的过程，并且提高了计算效率。