使用numpy2、有一组数据:[-85,10,20,30,40,50,60,158],求它的25百分位数,即 x25% 、x50%、x75%以及他们的上界、下界、中点和最近邻。
时间: 2024-09-29 18:16:14 浏览: 18
在Python中,我们可以使用NumPy库来计算数据的百分位数(包括25%、50%和75%,即四分位数),以及它们的上下界、中点和最近邻。首先,让我们导入所需的库并计算数据的统计信息:
```python
import numpy as np
data = [-85, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 158]
# 计算25th, 50th, 和 75th 百分位数 (Q1, Q2, Q3)
q25, q50, q75 = np.percentile(data, [25, 50, 75])
# 数据的最小值作为下界,最大值作为上界
lower_bound = np.min(data)
upper_bound = np.max(data)
# 中点是50th百分位数,也就是平均值
median = np.mean(data)
# 最近邻通常指数据集中最接近某个特定百分位数的数据点。在这里,我们简单地取每个百分位数对应的两个数据点的中间值
nearest_neighbors = {
"Q25": data[np.argmin(np.abs(data - q25))],
"Q50": data[np.argmin(np.abs(data - q50))],
"Q75": data[np.argmin(np.abs(data - q75))]
}
print(f"25th 百分位数 (Q1): {q25}, 下界: {lower_bound}")
print(f"50th 百分位数 (Q2, 中点): {q50}, 上界: {upper_bound}")
print(f"75th 百分位数 (Q3): {q75}")
print("最近邻:", nearest_neighbors)
```
运行这段代码后,你会得到所求的各种统计信息。