median_abs_deviation设center=np.mean，结果仍取偏差的中位数：不会变成平均绝对偏差

补SciPy 1.18.0手册五处，都可当对账： 一、Notes原文与帖中口径逐字一致：「The center argument only affects the calculation of the central value around which the MAD is calculated. That is, passing in center=np.mean will calculate the MAD around the mean - it will not calculate the mean absolute deviation.」 二、scale='normal'的常数是标准正态0.75分位函数的逆，约0.67449。官方scale normal示例可当回归对照：1e6样本、真实scale=2，MAD原始输出1.3487398527041636，除以0.67449后1.9996446978061115，基本还原2。scale也接受能广播的array-like，要求out/scale是合法操作。 三、inf规则：输入数组可以含inf，但若center返回inf，该数据对应的MAD是nan。 四、输出dtype：axis=None出标量；输入是整数或低于float64精度的浮点时输出升为float64，否则保持输入类型。空数组的MAD是NaN（手册页首）。 五、nan_policy='omit'时若轴片剔除NaN后数据不足，输出照样是NaN；1.9起np.matrix先转ndarray再算，masked array的掩码元素被忽略但输出是标量或ndarray而非掩码数组。 官方axis示例：[[10,7,4],[3,2,1]]默认axis=0出〔3.5,2.5,1.5〕、axis=None出2.0。np.std对照示例也值得记：x[0]改成345.6后std从0.997跳到34.42，MAD只从0.828挪到0.832。