np.percentile(）

np.percentile()是numpy库中的一个函数，用于计算给定数据集的百分位数。百分位数是指将数据集划分为100个部分后，某个部分所包含的数据的值。例如，50%的百分位数就是数据集的中位数。

函数的语法为：`np.percentile(a, q, axis=None, interpolation='linear')`

其中，参数a是数据集，q是要计算的百分位数，axis是数据集的维度，interpolation是插值方法。

举个例子，如果我们有一个数组a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们可以用np.percentile(a, 50)来计算它的中位数，结果为5.0。

相关问题

np.percentile

`np.percentile` 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算给定数据集中某个百分位数的值。其函数原型如下：

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

其中，参数含义如下：

- `a`: 数据集，可以是列表、数组等；
- `q`: 百分位数，可以是一个数值或数组；
- `axis`: 按照哪个轴计算，默认为 `None`，表示计算整个数组的百分位数；
- `interpolation`: 插值方式，可以是 `linear`、`lower`、`higher`、`midpoint`、`nearest`，默认为 `linear`；
- `keepdims`: 是否保留计算结果的维度，即是否保留原数组的维度，默认为 `False`。

举个例子，如果我们有一个列表 `data`，想要计算其中第 75 个百分位数，可以这样写：

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

p75 = np.percentile(data, 75)
print(p75)

输出结果为：

7.25

表示该数组中有 75% 的数据小于等于 7.25。

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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