sigma_clipped_stats

astropy.stats.sigma_clipped_stats(data, mask=None, mask_value=None, sigma=3.0, sigma_lower=None, sigma_upper=None, maxiters=5, cenfunc='median', stdfunc='std', std_ddof=0, axis=None, grow=False)

提供されたデータのシグマ切り出し統計データを計算する.

パラメータ

data ：配列のようなまたは MaskedArray配列のような

配列のデータ配列やオブジェクトに変換することができる.

mask ： numpy.ndarray (ブール値)、オプションNumpy.ndarray(Bool)、オプション

同じ形のブルマスク data そのうちの1つは True 値指示. data 仮面をかぶっています。統計情報を計算する際にはマスク画素を排除する.

mask_value浮動、オプション

データ値(例えば、 0.0 )は、統計データを計算する際に無視される。 mask_value どの入力からも遮断されます mask それがそうです。

sigma浮動、オプション

下限と上限を裁断するための標準偏差数。これらの制約は以下のようにカバーされている sigma_lower そして sigma_upper 入力すれば。デフォルト値は3です。

sigma_lower浮いているかないか、オプション

裁断制限下限として用いた標準偏差数.もし…。 None その価値は sigma 使っています。黙認する. None それがそうです。

sigma_upper浮いているかないか、オプション

裁断制限上限の標準偏差数として用いる.もし…。 None その価値は sigma 使っています。黙認する. None それがそうです。

maxiters完全型または無型、オプション

実行するシグマトリミングの繰り返しの最大回数または None 収束に達するまで裁断が行われる(すなわち、反復は最後の反復まで何も裁断されない)。その前に収束が実現すれば maxiters 反復が繰り返されると、裁断反復は停止される。デフォルト値は5である.

cenfunc{‘中央値’，‘平均値’}または呼び出し可能であり，オプションである.

クロッピング中心値を計算するための統計的または調整可能な関数/オブジェクト。呼び出し可能な関数/オブジェクトが使用される場合 axis キーワードは、NANを無視することができなければならない(例えば、 numpy.nanmean )を持っています axis キーワードは軸次元を削除した配列を返す.黙認する. 'median' それがそうです。

stdfunc{‘std’，‘MAD_std’}または呼び出し可能であり、オプションである

中心値の標準偏差を計算するための統計的または調整可能な関数/オブジェクト。呼び出し可能な関数/オブジェクトが使用される場合 axis キーワードは、NANを無視することができなければならない(例えば、 numpy.nanstd )を持っています axis キーワードは軸次元を削除した配列を返す.黙認する. 'std' それがそうです。

std_ddof形が整っていて、オプションです

標準偏差計算のための増分自由度。計算に用いる除数は N - std_ddof どこですか N 元素の数を表す。デフォルト値は0です。

axisIntまたはintのないタプルは、オプションである

そのシグマに沿ってデータの1つ以上の軸を裁断しなければならない。もし…。 None スティッチングされたデータが使用される. axis 伝達することができます cenfunc そして stdfunc それがそうです。黙認する. None それがそうです。

grow ：浮動または False オプションです。浮遊や

クロッピング制限を超えた画素をマスクする隣接画素の半径(適用可能なもののみ) axis 指定されていれば)。例えば、2 D画像の場合、値1は、各偏差画素の周囲の十字パターン内の最も近い画素をマスクし、値1.5も最も近い対角線の隣接画素を拒否することになり、以下同様である。

返品

平均値、中央値、標準偏差浮いている.

Sigma−クロッピングデータの平均値，中央値，標準偏差。

参考

SigmaClip, sigma_clip

注意事項

最適なパフォーマンスは、通常、設定によって cenfunc そして stdfunc 文字列の内蔵関数の1つとして指定する.一方のオプションが文字列に設定され、他方のオプションがカスタマイズされた呼び出し可能オブジェクトを有する場合、使用される場合がある bottleneck ソフトウェアパッケージをインストールしました。