@edyth
Например, numpy.median может не всегда правильно считать медиану в следующих случаях:
- Если входной массив содержит значения типа nan (Not a Number), numpy.median будет возвращать nan. Это может произойти, если во входном массиве есть отсутствующие или неправильные значения.
- Если входной массив имеет нечетное количество элементов и значения отсортированы по возрастанию или убыванию, numpy.median будет возвращать элемент, находящийся в середине массива. Однако, если значения отсортированы в произвольном порядке, numpy.median может вернуть неправильное значение.
- Если входной массив имеет четное количество элементов и значения отсортированы по возрастанию или убыванию, numpy.median будет возвращать среднее значение двух элементов, находящихся посередине массива. Однако, если значения отсортированы в произвольном порядке, numpy.median может вернуть неправильное значение.
В целом, numpy.median предоставляет корректные результаты в большинстве случаев, но необходимо быть осторожным с входными данными и проверять результаты для уверенности в правильности результата.