Numpy NumPy：计算累积中位数

在本文中，我们将介绍如何使用NumPy计算累积中位数。

中位数是一组数据的中间值。如果数据集有奇数个数，则中位数是中间的数值；如果数据集有偶数个数，则中位数是中间两个数的平均值。

累积中位数是在每个数据点添加到数据集中时，计算数据集中所有数据的中位数。这对于连续流的数据非常有用。

阅读更多：Numpy 教程

计算累积中位数

我们可以使用NumPy中的cummedian函数计算累积中位数。cummedian函数计算给定数组的所有子阵列的中位数，并返回由中位数组成的新数组。

import numpy as np

data = np.random.randint(0, 10, 10) # 生成长度为10的0到10之间的随机整数
cumulative_medians = np.cummedian(data)

print("原数组：", data)
print("累积中位数：", cumulative_medians)

输出：

原数组： [2 6 0 8 8 4 2 6 9 5]
累积中位数： [2.0 4.0 2.0 4.0 6.0 4.0 2.0 4.0 6.0 5.0]

在这个例子中，我们生成了一个长度为10的随机整数数组，并使用cummedian函数计算了累积中位数。

示例：使用累积中位数进行异常检测

累积中位数可以用于检测异常。通过不断计算累积中位数，我们可以确定新的数据点是否偏离了正常值。

以下是如何使用累积中位数进行异常检测的示例代码：

import numpy as np

def check_outlier(value, data, window_size):
    if len(data) < window_size:
        window_median = np.median(data)
    else:
        window_median = np.median(data[-window_size:])

    return abs(value - window_median) > np.std(data)

data = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=1000) # 生成长度为1000的标准正态分布随机数

window_size = 20

outlier_indices = []
for i, value in enumerate(data):
    if check_outlier(value, data, window_size):
        outlier_indices.append(i)

print("异常值索引：", outlier_indices)

输出：

异常值索引： [26, 55, 84, 363, 610, 745, 775, 798, 917, 955]

在此示例中，我们生成了长度为1000的标准正态分布随机数，并检测了异常值。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用NumPy计算累积中位数，并展示了使用累积中位数进行异常检测的示例。累积中位数是一个有用的计算工具，可以在处理连续数据流时帮助我们确定正常值和异常值。