Python 运行中位数不包括零_Python_Numpy_Median

Python 运行中位数不包括零

python numpy

Python 运行中位数不包括零,python,numpy,median,Python,Numpy,Median,我借用了一些代码来计算数组的运行中值。但是对于每个正在运行的数组，我想排除零值。代码如下： def RunningMedian(seq, M): seq = iter(seq) s = [] m = M // 2 # Set up list s (to be sorted) and load deque with first window of seq s = [item for item in islice(seq, M)] d = deque

我借用了一些代码来计算数组的运行中值。但是对于每个正在运行的数组，我想排除零值。代码如下：

def RunningMedian(seq, M):
    seq = iter(seq)
    s = []
    m = M // 2

    # Set up list s (to be sorted) and load deque with first window of seq
    s = [item for item in islice(seq, M)]
    d = deque(s)
    # Simple lambda function to handle even/odd window sizes    
    median = lambda : s[m] if bool(M&1) else (s[m-1]+s[m]) * 0.5
    # Sort it in increasing order and extract the median ("center" of the sorted window)
    s.sort()
    # remove zeros from the array
    s = np.trim_zeros(s)
    print s
    medians = [median()]
    for item in seq:
        old = d.popleft()          # pop oldest from left
        d.append(item)             # push newest in from right
        del s[bisect_left(s, old)] # locate insertion point and then remove old 
        insort(s, item)            # insert newest such that new sort is not required        
        s = np.trim_zeros(s)
        print s
        medians.append(median())
    return medians

我正在测试代码，但失败了。我的例子是

a=np.array（[520944268]）

，我把这个函数称为

RunningMedian（a，3）

。每个跑步箱我想要的是：

[2,5]
[2,9]
[4,9]
[2,4,9]
[2,4,6]
[2,6,8]

但是，在调用上述函数后，它给出：

[2, 5]
[2, 9]
[4, 9]
[2, 9]
[2, 6]
[2, 8]

它还返回错误的中值
调用返回的中值为：

[5,9,9,9,6,8]

有人能帮我纠正这个问题吗？谢谢。

试试：

[s[s!=0] for s in np.dstack((a[:-2], a[1:-1], a[2:]))[0]]

尝试：

代码的主要问题是，在

中扔掉零会弄乱所使用对象的长度，这解释了为什么最后没有得到3个长度的窗口

我建议另一种方法：对中位数使用适当的函数，并在局部忽略这些零值。这样，它更干净，而且您不需要修剪零（仅为此导入

numpy

是非常糟糕的做法）。根据你的功能，我得出以下结论：

from itertools import islice
from collections import deque
from bisect import bisect_left,insort

def median(s):
    sp = [nz for nz in s if nz!=0]
    print(sp)
    Mnow = len(sp)
    mnow = Mnow // 2
    return sp[mnow] if bool(Mnow&1) else (sp[mnow-1]+sp[mnow])*0.5

def RunningMedian(seq, M):
    seq = iter(seq)
    s = []
    m = M // 2

    # Set up list s (to be sorted) and load deque with first window of seq
    s = [item for item in islice(seq, M)]
    d = deque(s)
    ## Simple lambda function to handle even/odd window sizes    
    #median = lambda: s[m] if bool(M&1) else (s[m-1]+s[m])*0.5

    # Sort it in increasing order and extract the median ("center" of the sorted window)
    s.sort()
    medians = [median(s)]
    for item in seq:
        old = d.popleft()          # pop oldest from left
        d.append(item)             # push newest in from right
        del s[bisect_left(s, old)] # locate insertion point and then remove old 
        insort(s, item)            # insert newest such that new sort is not required        
        medians.append(median(s))
    return medians

大部分更改都在新的

中值

函数中，我将打印移到了那里。我还添加了您的导入。请注意，我会以非常不同的方式处理这个问题，并且很可能当前的“固定”版本有鸭子磁带的味道

无论如何，它似乎按照您的要求工作：

>>> a = [5, 2, 0, 9, 4, 2, 6, 8]

>>> RunningMedian(a,3)
[2, 5]
[2, 9]
[4, 9]
[2, 4, 9]
[2, 4, 6]
[2, 6, 8]
[3.5, 5.5, 6.5, 4, 4, 6]

在您的版本中，中间值关闭的原因是窗口的奇偶性是由输入窗口宽度

确定的。如果放弃零，最终将得到更小（甚至更长）的窗口。在这种情况下，你不需要中间（=第二）元素，但是你需要把中间的两个元素平均。因此，您的输出是错误的。