age2_25 = np.percentile(age2.values, 25, interpolation='linear') age2_75 = np.percentile(age2.values, 75, interpolation='linear')

这段代码的作用是计算数据集 `age2` 的第一四分位数（25%分位数）和第三四分位数（75%分位数），并将结果分别存储在变量 `age2_25` 和 `age2_75` 中。其中 `np.percentile()` 是 NumPy 库中的函数，用于计算分位数。`interpolation='linear'` 参数指定了计算分位数时采用的插值方法，这里采用线性插值。

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。

python np.percentile函数

numpy.percentile函数是numpy库中的一个函数，用于计算数组中给定百分位数的值。它的参数包括数组a、百分位数q、轴axis等。具体用法如下：

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

其中，a表示输入的数组，q表示要计算的百分位数，axis表示沿着哪个轴进行计算，默认为None表示对整个数组进行计算。out表示输出的数组，overwrite_input表示是否覆盖输入数组，interpolation表示插值方法，keepdims表示是否保持输出数组的维度。

例如，通过以下代码可以计算数组data中的第25、50和75个百分位数：

import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
p = [25, 50, 75]
result = np.percentile(data, p)
print("第", p, "个百分位数分别是", result)