np.percentile

np.percentile是一个NumPy库函数，用于计算给定数据集中的某个百分位数的值。它的语法如下：

numpy.percentile(a, q, axis=None, interpolation='linear')

其中，a是要计算的数据集，q是要计算的百分位数（可以是单个数值或一组数值），axis是要在哪个轴上计算百分位数，interpolation是指定插值方法的参数（默认为'linear'）。

例如，如果我们有一个数据集a=[1,2,3,4,5]，想要计算它的第75个百分位数，可以使用以下代码：

np.percentile(a, 75)

输出结果为4.

相关问题

np.percentile函数

np.percentile函数是numpy库中的一个函数，用于计算数组中指定百分位数的值。它的语法格式为：np.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False)。其中，a是用来计算分位数的数组，q是一个介于0-100之间的浮点数，表示要计算的分位数。这个函数可以计算多维数组的分位数，并且可以指定计算的轴。

举个例子，假设我们有一个数组a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])，我们可以使用np.percentile函数来计算该数组的50%分位数，即中位数。np.percentile(a, 50)的结果是3.5。如果我们指定axis=0，表示按列计算分位数，np.percentile(a, 50, axis=0)的结果是[[6.5, 4.5, 2.5]]。如果我们指定axis=1，表示按行计算分位数，np.percentile(a, 50, axis=1)的结果是[7., 2.]。如果我们还想保持维度信息，可以设置keepdims=True，np.percentile(a, 50, axis=1, keepdims=True)的结果是[[7.], [2.]]。

总之，np.percentile函数是一个非常有用的函数，可以用来计算数组中的分位数，灵活性很高，可以满足各种计算需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.percentile()函数超详解](https://blog.csdn.net/weixin_40845358/article/details/84638449)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [np.percentile()函数解析](https://download.csdn.net/download/weixin_38602982/14858146)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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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。