python求经验分布函数百分位数

在 Python 中，可以使用第三方库 scipy 中的 stats.percentileofscore 函数来求经验分布函数的百分位数。该函数的第一个参数是数据，第二个参数是要求百分位数的值。

例如，如果有一组数据 `data`，要求经验分布函数百分位数 for 100, 程序可以写成：

from scipy import stats
percentile = stats.percentileofscore(data, 100)

输出的 percentil 就是对应的百分位数

注意在使用前应当import scipy

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python获取其历史百分位数

要获取Python中的历史百分位数，你可以使用NumPy库中的percentile函数。这个函数接受两个参数：数据数组和百分位数。它将返回数据数组中小于或等于给定百分位数的值。

下面是一个使用示例：

import numpy as np

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

percentile_value = np.percentile(data, 75)  # 获取75%的历史百分位数

print(percentile_value)

输出结果为：7.25

在上面的示例中，我们定义了一个名为data的列表，其中包含了一些数据。然后，我们使用`np.percentile()`函数来计算给定数据集的历史百分位数。在这个例子中，我们计算了75%的历史百分位数，并将结果打印出来。

你可以根据自己的需求修改数据数组和百分位数。希望这可以帮助到你！如有其他问题，请随时提问。

python求正态分布分位数

要在Python中求正态分布的分位数，可以使用scipy库中的norm.ppf函数。该函数的参数包括q（分位数），loc（均值）和scale（标准差）。使用该函数可以计算出给定分位数对应的数值。

例如，对于均值为0，标准差为2的正态分布，如果我们要求累积分布为0.1，0.2，0.8和0.9的分位数对应的x值，可以使用以下代码：

from scipy.stats import norm
ppf_list = norm.ppf(q=[0.1, 0.2, 0.8, 0.9], loc=0, scale=2)
print(ppf_list)

运行上述代码，输出的结果为[-1.28155157, -0.84162123, 0.84162123, 1.28155157]，即分别对应着0.1，0.2，0.8和0.9的分位数。