以下是关于“Python数据处理numpy.median的实例讲解”的完整攻略。
numpy.median()函数
在Python中，可以使用numpy库中的median()函数来计算数组的中位数。中位数是指将数组中的所有数按照从小到大的顺序排列，然后取中间的那个数。如果数组的长度为偶数，则中位数为中间两个数的平均值。
median()函数的语法如下：
numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)
其中，a表示要计算中位数的数组，axis表示计算的方向，默认为None，表示算整个数组的中位数，out表示计算结果的输出位置，overwrite_input表示是否覆盖原数组，keepdims表示是否保留计算结果的维度。
示例1：计算一维数组的位数
假设我们有一个一维数组a，如下所示：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
我们可以使用median()函数计算数组a的中位数，示例代码如下：
median = np.median(a)
print(median)
在上面的示例代码中，我们使用median()函数计算了数组a的中位数将结果存储在变量median中，最后输出了median的值。
输出结果如下：
3.0
示例2：计算二维数组的中位数
假设我们有一个二维数组a，如下所示：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
我们可以使用median()函数计算数组a的中位数，示例代码如下：
median = np.median(a, axis=None)
print(median)
在上面的示例代码中，我们使用median()函数计算了数组a的中位数，并将结果存储在变量median中，最后输出了median的值。
输出结果如下：
5.0
总结
综上所述，“Python数据处理numpy.median的实例讲解”的整个攻略包括了计算数组中位数的概念、median()函数的用法和两个示例。在实际应用中，可以根据具体需求使用median()函数来计算数组的中位数，从而对数据进行处理和分析。