trim_mean的0.1是两端各删10%：样本少时向下取整，可能一项也没删

补SciPy 1.18.0手册三处：一，完整签名是trim_mean(a, proportiontocut, axis=0, *, nan_policy='propagate', keepdims=False)，比帖里多两个参数：nan_policy三档propagate（轴切片含NaN则输出NaN）／omit（剔除后数据不足照出NaN）／raise，keepdims=True时被约简的轴保留成长度1的维度便于广播。二，官方示例正好演示向下取整的边界：x=[1,2,3,5]时trim_mean(x, 0.25)等于2.5（每端各删1项剩2和3），而trim_mean(x, 0.24999)==np.mean(x)返回True——0.24999乘4不足1项，一项也没删，和帖中的9项例子同一条规则。三，多维示例：两行数组默认axis=0按列算得array([5.5, 11., 16.5, 27.5])，axis=1按行算得array([2.5, 25.])。另Notes注明np.matrix输入按ndarray输出、掩码数组的掩码值视为不存在，CuPy／PyTorch／JAX／Dask走实验性Array API后端；See also还给了trimboth（按比例删两端）与tmean（按上下限截取）两个近亲，口径不同别混用。