numpy.quantile()

numpy.quantile()是NumPy库中的一个函数，用于计算给定数据集的分位数。

函数的语法如下：
numpy.quantile(a, q, axis=None, out=None, interpolation='linear')

参数说明：
- a：输入的数据集，可以是列表、数组或其他可迭代对象。
- q：要计算的分位数，可以是单个值或由多个值组成的数组。取值范围为[0, 1]，表示要计算的分位数的百分比。
- axis：可选参数，用于指定沿着哪个轴计算分位数。默认为None，表示沿着整个数组计算。
- out：可选参数，用于指定输出结果的数组。
- interpolation：可选参数，用于指定插值方法。默认为'linear'，还可以选择'lower'、'higher'、'midpoint'、'nearest'等。

函数返回一个与分位数相对应的值或数组。

下面是一个使用numpy.quantile()函数计算分位数的示例：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算中位数
median = np.quantile(data, 0.5)
print("中位数：", median)

# 计算四分位数
q1 = np.quantile(data, 0.25)
q3 = np.quantile(data, 0.75)
print("第一四分位数：", q1)
print("第三四分位数：", q3)

该示例中，我们定义了一个包含10个元素的数组data，并使用numpy.quantile()函数计算了中位数和四分位数。结果分别输出为：

中位数： 5.5
第一四分位数： 3.25
第三四分位数： 7.75