有一组数据：[-35,10,20,30,40,50,60,100]，求它的 x25% 、x50%、x75%以及他们的上界、下界、中点和最近邻。用python作答

首先，让我们来解释一下这些术语：

- x25% 表示这组数据的第25百分位数（Q1），即低于这个值的数据占总数据量的25%。
- x50% 或 Q2 表示中位数，即处于中间位置的数据，将数据分为两部分，一半大于它，另一半小于它。
- x75% 表示第75百分位数（Q3），即高于此值的数据占总数据量的75%。
- 上界是指数据中的最大值。
- 下界则是最小值。
- 中点通常指的是均值，但对于数值分布，我们更关注中位数作为代表。
- 最近邻指离某个特定值最近的邻居，对于这个问题来说，通常指的是找到每个百分位数值最接近的两个数的平均值。

现在，我们可以使用Python的`numpy`库来进行计算：

import numpy as np

# 数据
data = [-35, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 100]

# 计算百分位数
q25, q50, q75 = np.percentile(data, [25, 50, 75])

# 计算上下界
min_val = np.min(data)
max_val = np.max(data)

# 中点是均值，不过这里我们可以直接用中位数作为中点
median = q50

# 找到最近邻，这里简单地取该百分位数附近的两个数并计算平均值
nearest_neighbors = {
    'Q1': (np.percentile(data, [24]) + np.percentile(data, [26])) / 2,
    'Q3': (np.percentile(data, [74]) + np.percentile(data, [76])) / 2
}

print(f"Q1: {q25}, 下界: {min_val}, 上界: {max_val}")
print(f"Q2 (中位数): {median}")
print(f"Q3: {q75}")
print("最近邻:")
for key, value in nearest_neighbors.items():
    print(f"{key}: {value}")

运行这段代码会得到结果。请注意，由于我们手动选择了最近邻百分位数两侧的数值，实际应用中可能需要考虑平滑处理或使用特定算法来确定精确的最近邻。