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median

数组的中位数值

说明

示例

M = median(A) 返回 A 的中位数值。

  • 如果 A 为向量,则 median(A) 返回 A 的中位数值。

  • 如果 A 为非空矩阵,则 median(A)A 的各列视为向量,并返回中位数值的行向量。

  • 如果 A 为 0×0 空矩阵,median(A) 返回 NaN

  • 如果 A 为多维数组,则 median(A) 将沿大小大于 1 的第一个数组维度的值视为向量。此维度中 M 的大小变为 1,而所有其他维度的大小仍与在 A 中相同。

  • 如果 A 是表或时间表,则 median(A) 返回包含每个变量的中位数的单行表。 (自 R2023a 起)

median 固有地以与 A 相同的类返回值,使得 class(M) = class(A)

示例

M = median(A,"all") 返回 A 的所有元素的中位数。

示例

M = median(A,dim) 返回维度 dim 上元素的中位数。例如,如果 A 为矩阵,则 median(A,2) 返回包含每一行的中位数值的列向量。

示例

M = median(A,vecdim) 返回向量 vecdim 所指定的维度上的中位数。例如,如果 A 是矩阵,则 median(A,[1 2]) 返回 A 中所有元素的中位数,因为矩阵的每个元素包含在由维度 1 和 2 定义的数组切片中。

示例

M = median(___,missingflag) 在上述任一语法的基础上指定包含还是省略 A 中的缺失值。例如,median(A,"omitmissing") 在计算中位数时会忽略所有缺失值。默认情况下,median 包括缺失值。

示例

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定义一个 4×3 矩阵。

A = [0 1 1; 2 3 2; 1 3 2; 4 2 2]
A = 4×3

     0     1     1
     2     3     2
     1     3     2
     4     2     2

计算每一列的中位数值。

M = median(A)
M = 1×3

    1.5000    2.5000    2.0000

对于每一列,中位数值在排列顺序上位于中间的两个数值的均值。

定义一个 2×3 矩阵。

A = [0 1 1; 2 3 2]
A = 2×3

     0     1     1
     2     3     2

计算每一行的中位数值。

M = median(A,2)
M = 2×1

     1
     2

对于每一行,中位数值为在排列顺序上位于中间的数值。

创建一个由 110 之间的整数组成的 1×3×4 数组。

rng('default')
A = randi(10,[1,3,4])
A = 
A(:,:,1) =

     9    10     2


A(:,:,2) =

    10     7     1


A(:,:,3) =

     3     6    10


A(:,:,4) =

    10     2    10

沿第二个维度计算此三维数组的中位数值。

M = median(A)
M = 
M(:,:,1) =

     9


M(:,:,2) =

     7


M(:,:,3) =

     6


M(:,:,4) =

    10

此运算通过沿第二个维度计算三个值的中位数来生成一个 1×1×4 数组。第二个维度的大小降到 1

沿 A 的第一个维度计算中位数。

M = median(A,1);
isequal(A,M)
ans = logical
   1

此命令会返回与 A 相同的数组,因为第一个维度的大小为 1

创建一个三维数组并计算每页数据(行和列)的中位数。

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [6 2; -5 3];
A(:,:,3) = [4 4; 7 -3];
M1 = median(A,[1 2])
M1 = 
M1(:,:,1) =

    1.5000


M1(:,:,2) =

    2.5000


M1(:,:,3) =

     4

要计算一个数组的所有维度上的中位数,可以在向量维参数中指定每个维度,或使用 "all" 选项。

M2 = median(A,[1 2 3])
M2 = 2.5000
Mall = median(A,"all")
Mall = 2.5000

定义一个由 8 位整数组成的 1×4 向量。

A = int8(1:4)
A = 1x4 int8 row vector

   1   2   3   4

计算中位数值。

M = median(A)
M = int8
    3
class(M)
ans = 
'int8'

M 为在排列顺序上位于中间的两个数值的均值(以一个 8 位整数返回)。

创建一个包含 NaN 值的矩阵。

A = [1.77 -0.005 NaN -2.95; NaN 0.34 NaN 0.19]
A = 2×4

    1.7700   -0.0050       NaN   -2.9500
       NaN    0.3400       NaN    0.1900

计算矩阵的中位数值,不包括缺失值。对于包含任一 NaN 值的矩阵列,中位数是在非 NaN 元素上计算的。对于包含的值都是 NaN 的矩阵列,中位数为 NaN

M = median(A,"omitmissing")
M = 1×4

    1.7700    0.1675       NaN   -1.3800

输入参数

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输入数组,指定为向量、矩阵或多维数组、表或时间表。A 可以是数值数组、有序 categorical 数组、datetime 数组或 duration 数组。

沿其运算的维度,指定为正整数标量。如果不指定维度,则默认为第一个大于 1 的数组维度。

维度 dim 表示长度减至 1 的维度。size(M,dim)1,而所有其他维度的大小保持不变。

以一个 m×n 输入矩阵 A 为例:

  • median(A,1) 计算 A 的每列中元素的中位数,并返回一个 1×n 行向量。

    median(A,1) column-wise operation

  • median(A,2) 计算 A 的每行中元素的中位数,并返回一个 m×1 列向量。

    median(A,2) row-wise operation

dim 大于 ndims(A) 时,median 返回 A

维度向量,指定为正整数向量。每个元素代表输入数组的一个维度。指定的操作维度的输出长度为 1,而其他保持不变。

以 2×3×3 输入数组 A 为例。然后 median(A,[1 2]) 返回一个 1×1×3 数组,其元素是 A 的每个页面的中位数。

Mapping of a 2-by-3-by-3 input array to a 1-by-1-by-3 output array

缺失值条件,指定为下表中的值之一。

输入数据类型描述
"includemissing"所有支持的数据类型

在计算中位数时包括 A 中的缺失值。如果运算维度中的任一元素缺失,则 M 中的对应元素也会缺失。

"includenan"double, single, duration
"includenat"datetime
"includeundefined"categorical
"omitmissing"所有支持的数据类型忽略 A 中的缺失值并基于较少的点计算中位数。如果运算维度中的所有元素都缺失,则 M 中的对应元素也会缺失。
"omitnan"double, single, duration
"omitnat"datetime
"omitundefined"categorical

算法

对于有序分类数组,MATLAB® 根据以下方式解释偶数个元素的中位数:

如果中间两个值之间的类别数为...则中位数为 ...
零(值来自连续类别)两个中间值中的较大者
奇数位于两个中间值中间的类别的值
偶数位于两个中间值中间的两个类别中较大者的值

扩展功能

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

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另请参阅

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