你知道np.percentile原理吗,请用python复现它
时间: 2024-02-11 19:04:38 浏览: 252
是的,np.percentile可以用来计算数组中某个百分位数的值,具体实现方法是先将数组从小到大排序,然后找到对应百分位数所对应的位置,并返回该位置上的值。以下是用Python实现np.percentile函数的示例代码:
```python
import numpy as np
def percentile(arr, p):
"""
计算数组arr中的第p个百分位数
"""
sorted_arr = np.sort(arr)
n = len(sorted_arr)
index = (n - 1) * p / 100.0
if index.is_integer():
return sorted_arr[int(index)]
else:
return (sorted_arr[int(index)] + sorted_arr[int(index) + 1]) / 2.0
```
上述代码中,arr为待计算的数组,p为所需的百分位数,sorted_arr为将arr排序后得到的新数组,n为arr的长度,index为所需百分位数在新数组中的下标位置,如果该位置是整数,则直接返回对应值;否则需要计算该位置和下一个位置的平均值。
相关问题
python np.percentile函数
numpy.percentile函数是numpy库中的一个函数,用于计算数组中给定百分位数的值。它的参数包括数组a、百分位数q、轴axis等。具体用法如下:
numpy.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False)
其中,a表示输入的数组,q表示要计算的百分位数,axis表示沿着哪个轴进行计算,默认为None表示对整个数组进行计算。out表示输出的数组,overwrite_input表示是否覆盖输入数组,interpolation表示插值方法,keepdims表示是否保持输出数组的维度。
例如,通过以下代码可以计算数组data中的第25、50和75个百分位数:
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
p = [25, 50, 75]
result = np.percentile(data, p)
print("第", p, "个百分位数分别是", result)
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。
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