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)

相关问题

python中np.percentile返回的是什么

np.percentile 函数返回给定数组的百分位数。具体来说，如果给定一个一维数组 a，以及一个介于 0 到 100 之间的浮点数 q，那么 np.percentile(a, q) 函数将返回数组 a 中所有元素的 q 分位数。例如，如果 q=25，那么 np.percentile(a, q) 函数将返回数组 a 中所有元素的下四分位数。如果 q=50，那么 np.percentile(a, q) 函数将返回数组 a 中所有元素的中位数。如果 q=75，那么 np.percentile(a, q) 函数将返回数组 a 中所有元素的上四分位数。返回值的类型为浮点数。

np.percentile() 函数作用

`np.percentile()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算给定数组的百分位数。

百分位数是指将数据按升序排列后，某个特定百分比处的数值。例如，第50百分位数就是中位数，表示将数据分成两部分，有一半的数据小于等于中位数，有一半的数据大于等于中位数。

`np.percentile()` 函数的用法如下：

np.percentile(a, q, axis=None)

其中，`a` 是要计算百分位数的数组，`q` 是要计算的百分位数（0 到 100 之间），`axis` 是可选参数，用于指定在哪个轴上进行计算。

函数返回给定百分位数的数值。如果 `q` 是一个数组，函数将返回一个数组，其中包含对应百分位数的数值。

在你的代码中，`np.percentile(d_sorted, 95)` 表示计算 `d_sorted` 数组中的第95百分位数。类似地，`np.percentile(d_sorted, 99)` 和 `np.percentile(d_sorted, 99.9)` 分别计算第99和第99.9百分位数。