np.quantile

时间: 2023-10-19 17:09:55 浏览: 81
`np.quantile` is a NumPy function that computes the quantiles of an array. A quantile is a value that divides a dataset into equal proportions. For example, the median is the 50th percentile, meaning that it divides the dataset into two equal parts. The `np.quantile` function takes three arguments: the array to compute the quantiles for, the percentile(s) to compute, and an optional axis argument to specify the axis along which to compute the quantiles. Here's an example usage: ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # Compute the 25th, 50th, and 75th percentiles q1, q2, q3 = np.quantile(arr, [0.25, 0.5, 0.75]) print(q1) # Output: 3.25 print(q2) # Output: 5.5 print(q3) # Output: 7.75 ``` This example computes the 25th, 50th, and 75th percentiles (also known as the first, second, and third quartiles) of an array of numbers.
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def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data:原数据 # col_name:要处理异常值的列名称 # scale:用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1,然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

将下面python代码转为MATLAB格式import pandas as pd import numpy as np # 假设数据存储在名为 data.csv 的文件中 data = pd.read_excel("合并数据.xlsx") # 删除质量等级列,因为它是分类变量,不适用于线性插值 data = data.drop(columns=["质量等级"]) # 检查缺失值的情况 print("缺失值统计:") print(data.isnull().sum()) # 使用线性插值填充缺失值 data.interpolate(method='linear', inplace=True) # 再次检查缺失值的情况 print("\n填充缺失值后的统计:") print(data.isnull().sum()) # 对数据进行异常值检测和处理 def detect_outliers(data, columns, threshold=1.5): for column in columns: q1 = data[column].quantile(0.25) q3 = data[column].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - threshold * iqr upper_bound = q3 + threshold * iqr outliers = data[(data[column] < lower_bound) | (data[column] > upper_bound)] print(f"{column} 异常值数量:{len(outliers)}") # 将异常值替换为缺失值 data[column] = data[column].apply(lambda x: np.nan if (x < lower_bound) or (x > upper_bound) else x) # 检测并处理异常值 numeric_columns = ['AQI', 'PM10', 'O3', 'SO2', 'PM2.5', 'NO2', 'CO', 'V13305', 'V10004_700', 'V11291_700', 'V12001_700', 'V13003_700'] detect_outliers(data, numeric_columns) # 使用线性插值填充处理后的异常值(现已变为缺失值) data.interpolate(method='linear', inplace=True) # 将预处理后的数据保存到新的 CSV 文件 data.to_csv("preprocessed_data.csv", index=False)

''''冷夜''' for name,groupmin in df.groupby("年"): # print(name)#1960-2012 groupmin.sort_values(by=['日最低温(0.1℃)'], inplace=True, ascending=False) #ascending=True从-1000到0到1000排列 Lye=groupmin[groupmin["日最低温(0.1℃)"] <groupmin["日最低温(0.1℃)"].quantile(0.1)] #取每年前10% # print( groupmin) b=list(Lye.count()) #年冷夜天数 # print('年冷夜天数:',b) #冬季 groupmin1L_1=Lye[Lye['月']==1] groupmin1L_2=Lye[Lye['月']==2] groupmin1L_12=Lye[Lye['月']==12] aL1=list(groupmin1L_1.count()) aL2=list(groupmin1L_2.count()) aL12=list(groupmin1L_12.count()) # AL=aL1+aL2+aL12 # print(AL) AL=aL1[0]+aL2[0]+aL12[0] # print(AL) #冬季暖夜 array = np.asarray(AL) # print(array) x=array print(x) fig,ax=plt.subplots() y=range(0,36) ax.plot(y,x,'ro-',lw=1,markersize=2,label='line1') plt.show() ,runfile('C:/Users/不想太忙/Desktop/实验1-4_2023年/shiyan11.py', wdir='C:/Users/不想太忙/Desktop/实验1-4_2023年') 37 Traceback (most recent call last): File ~\Desktop\实验1-4_2023年\shiyan11.py:427 ax.plot(y,x,'ro-',lw=1,markersize=2,label='line1') File D:\fanle\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py:1743 in plot lines = [*self._get_lines(*args, data=data, **kwargs)] File D:\fanle\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py:273 in __call__ yield from self._plot_args(this, kwargs) File D:\fanle\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py:399 in _plot_args raise ValueError(f"x and y must have same first dimension, but " ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (36,) and (1,)

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