Python 历史分位数

Python的历史可以分为以下几个阶段：

1. Python 0.x系列（1989年-1991年）：由荷兰计算机科学家Guido van Rossum开始开发的Python，最初是为了解决ABC语言的一些问题而创建的。这个版本还比较简单，只有少量的特性和模块。

2. Python 1.x系列（1994年-2000年）：这是Python的第一个正式版本，它包含了很多我们今天仍然使用的基本特性和库，如列表、字典、元组等。同时，也有一些扩展库被添加到了这个版本里。

3. Python 2.x系列（2000年-2010年）：这个版本是Python发展的一个巨大里程碑，它包含了很多新特性和库，比如生成器、装饰器、with语句等。同时，也有很多扩展库被添加到了这个版本里，如NumPy、SciPy等。

4. Python 3.x系列（2008年至今）：这个版本是Python的最新版本，它解决了一些旧版本中存在的问题，如字符串和字节之间的区别、Unicode支持等。同时，也有很多新特性和库被添加到了这个版本里，如asyncio、pathlib等。

总的来说，Python的历史经历了不断发展和完善的过程，每个版本都有自己的特点和贡献。而现在，Python已经成为了一门非常受欢迎的编程语言，被广泛应用于各个领域。

相关问题

python 90分位数

Python中计算90分位数有两种方法，分别是使用pandas的quantile函数和使用numpy的percentile函数。具体操作如下：

方法一：使用pandas的quantile函数

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    data = pd.Series(np.random.randn(1000))  # 生成一个包含1000个随机数的Series
    q = data.quantile(0.9)  # 计算90分位数
    print(q)

方法二：使用numpy的percentile函数

    import numpy as np
    
    data = np.random.randn(1000)  # 生成一个包含1000个随机数的数组
    q = np.percentile(data,90)  # 计算90分位数
    print(q)

python 复合分位数回归

Python复合分位数回归是一种非参数回归方法，它可以用于探究解释变量和响应变量之间的非线性关系。与传统的OLS回归不同，复合分位数回归可以通过估计多个分位数来更好地描述数据的分布情况。在上述引用中，使用了Python的quantreg库中的rq函数进行了复合分位数回归的计算，其中tau参数表示所估计的分位数。通过这种方法，我们可以更好地理解解释变量和响应变量之间的关系，特别是在存在非线性关系时。