scipy.stats.skew параметр nan_policy

Question

В соответствии с документами Scipy для перекоса, мы имеем:

scipy.stats.skew (a, ось = 0, смещение = True, nan_policy = 'распространять')

где,

nan_policy: {'распространять', 'поднимать', 'опускать}}, необязательно Определяет, как обрабатывать, когда входные данные содержат nan.«размножить» возвращает нано, «поднять» выдает ошибку, «пропустить» выполняет вычисления, игнорируя значения нано.По умолчанию это «размножение»

Итак, метод по умолчанию для NaN - распространение.Итак, как размножаются NaN?Я могу понять метод «пропустить», так как он выполняет вычисления, опуская значения nan, и метод повышения, но документы не помогают понять, как обрабатываются пропущенные значения в случае «распространения» и как они будут

Кроме того, было бы замечательно, если бы кто-то также объяснил параметр смещения.

смещение: bool, необязательное Если False, то вычисления корректируются с учетом статистического смещения.

.

Answer 1

Он просто выполняет вычисления с данными как есть.

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.])