scipy.stats.skew nan_policy参数

Question

根据医学博士的意见，我们有：

scipy.stats.skew(a，axis=0，bias=True，nan_policy='propagate')

哪里,

nan_policy：{“传播”、“引发”、“省略”}，可选定义当输入包含nan时如何处理。‘’propagate‘返回nan，’nan‘抛出一个错误，’nan‘执行忽略nan值的计算。默认值为“传播”

因此，NaN的默认方法是传播。那么，NaNs是如何传播的呢？我可以理解'omit‘方法，因为它通过省略nan值来执行计算，以及help方法，但是，文档似乎无助于理解在“传播”的情况下如何处理丢失的值，以及如何绘制它们。

另外，如果有人也解释了偏置参数，那就太好了。

偏差: bool，如果是假的可选，则对统计偏差进行修正。。

。

Answer 1

它只是按原样对数据进行计算。

n [43]: x = np.arange(12, dtype=float).reshape(4, -1)

In [44]: x[2, 1] = np.nan

In [45]: x
Out[45]: 
array([[  0.,   1.,   2.],
       [  3.,   4.,   5.],
       [  6.,  nan,   8.],
       [  9.,  10.,  11.]])

In [46]: stats.skew(x, nan_policy='propagate')
Out[46]: array([  0.,  nan,   0.])