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BlackPhoenix
Asked: 2024-12-04 17:48:43 +0800 CST

给定 numpy 直方图的分布的平均值和中位数

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假设您numpy histogram根据一些数据（您无法访问）计算出一个，因此您只知道箱数和计数。有没有一种有效的方法来计算直方图描述的分布的平均值和中位数？

numpy

1 个回答

  1. Best Answer

    不可以。聚合为直方图后，初始信息会部分丢失。您无法准确计算原始总体的平均值/中位数。

    为了演示，这里有两个不同的数组（具有不同的均值/中位数），它们给出相同的计数和箱子：

    a1 = np.array([10, 20, 100, 300, 310])
np.mean(a1), np.median(a1)
# (148.0, 100.0)

a2 = np.array([10, 10, 130, 300, 310])
np.mean(a2), np.median(a2)
# (152.0, 130.0)

np.histogram(a1, bins=2)
# (array([3, 2]), array([ 10., 160., 310.])

np.histogram(a2, bins=2)
# (array([3, 2]), array([ 10., 160., 310.])

    近似

    但是你可以确定平均值的限度：

    low = np.average(bins[:-1], weights=cnt)
high = np.average(bins[1:], weights=cnt)
print(f'The average is in the {low}-{high} range.')
# The average is in the 70.0-220.0 range.

    对于中位数：

    cnt_cumsum = np.add.accumulate(cnt)
idx = np.searchsorted(cnt_cumsum, half)
low = bins[idx]
high = bins[idx+1]
print(f'The median is in the {low}-{high} range.')
# The median is in the 10.0-160.0 range.

    具有 1000 个随机值和 20 个箱的示例：

    True data mean: 0.496, median: 0.481
The average is in the 0.471-0.521 range.
The median is in the 0.45-0.5 range.
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