如何使用NumPy库来计算数据集的四分位距（IQR）算法？

要使用NumPy库来计算数据集的四分位距（IQR），你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，导入所需的`numpy`库[^3]。

import numpy as np

2. 准备数据集。这里以之前的数据为例[^1]。

data = [32, 36, 46, 47, 56, 69, 75, 79, 79, 88, 89, 91, 92, 93, 96, 97, 101, 105, 112, 116]

3. 使用NumPy的`percentile`函数找到数据的上四分位数（Q3，即75%的数据点）和下四分位数（Q1，即25%的数据点）。`percentile`函数接受百分比位置作为参数，`interpolation='midpoint'`用于处理数据点之间的平滑插值[^2]。

q1 = np.percentile(data, 25, interpolation='midpoint')
q3 = np.percentile(data, 75, interpolation='midpoint')

4. 计算四分位距（IQR）通过从第三四分位数减去第一四分位数。

iqr = q3 - q1

5. 打印计算得到的四分位距。

print(iqr)

这样，你就得到了数据集的四分位距。