np.quantile

`np.quantile` 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算数组中的分位数。它可以根据输入的参数来计算指定的分位数，返回对应的数值。例如，`np.quantile(arr, 0.5)` 就可以计算数组 `arr` 中的中位数。`np.quantile` 还可以计算多个分位数，例如 `np.quantile(arr, [0.25, 0.75])` 就可以计算出数组 `arr` 中的 25% 和 75% 的分位数。

相关问题

np.quantile和 np.percentile区别

np.quantile和np.percentile是两个用于计算分位数的函数，但它们有一些区别。

1. 输入参数不同：np.quantile的输入参数是数组和一个百分位数，而np.percentile的输入参数是数组和一个百分位数或一组百分位数。

2. 计算方式不同：np.quantile使用的是线性插值的方法来计算分位数。它首先将给定的百分位数转换为对应的位置索引，然后在该位置索引的两个最近的数据点之间进行插值计算。这意味着分位数的计算结果可能不在原始数组中的任何一个数据点上。

3. 支持多维数组：np.quantile可以处理多维数组，可以在指定的轴上计算分位数，而np.percentile只能处理一维数组。

综上所述，np.quantile和np.percentile在输入参数和计算方式上有所区别，并且np.quantile支持多维数组的计算。

为什么用np.percentile而不用np.quantile

`np.percentile` 和 `np.quantile` 都是 NumPy 中用于计算样本百分位数的函数，它们的主要区别在于实现细节和历史沿革。

1. **名称差异**：`percentile` 在早期版本（如NumPy 1.13之前）就被引入，并沿用了统计术语 "百分位"。而 `quantile` 是在后续版本（1.13.0及以后）作为替代选项添加的，是为了避免与 SQL 或 pandas 中的 `quantile` 函数冲突。

2. **默认设置**：`percentile` 的默认分位数是 50%，即中位数。而 `quantile` 默认的是 `0.5`, 也是中位数，但可以接受其他参数。

3. **灵活性**：尽管两个函数的功能相似，`quantile` 提供了一些额外的灵活性，比如支持用户自定义分位数列表，而 `percentile` 只能返回单个分位数结果。

4. **一致性**：如果你习惯于使用 `percentile` 或者是在一些旧的文档或代码中看到它，使用 `percentile` 更加一致。而 `quantile` 被视为更现代的选择，因为它更好地遵循了命名约定，并且可能会在未来得到更多的更新。

因此，在选择 `np.percentile` 或 `np.quantile` 时，可以根据个人偏好、项目要求以及团队的编码规范来决定。两者都可以完成基本的百分位数计算任务，只是在细节上有微小差别。