75%分位数numpy
时间: 2023-10-29 16:06:44 浏览: 58
可以使用numpy库中的percentile函数来计算75%分位数。具体实现方法如下:
```python
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
p75 = np.percentile(data, 75)
print(p75) # 输出7.25
```
其中,第一个参数data是待计算的数据,第二个参数75表示要计算的分位数。
相关问题
numpy计算分位数
可以使用NumPy库来计算分位数,示例如下:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 中位数
print(np.median(a))
# 25%分位数
print(np.percentile(a, 25))
# 75%分位数
print(np.percentile(a, 75))
```
输出结果为:
```
5.5
3.25
7.75
```
以上代码中,首先导入NumPy库,然后创建一个包含10个元素的一维数组a。接着,使用`np.median()`函数计算数组a的中位数,使用`np.percentile()`函数计算数组a的25%分位数和75%分位数。其中,`np.percentile()`函数的第一个参数为数组,第二个参数为要计算的分位数,例如25%分位数和75%分位数,第三个参数为轴,如果不指定则默认为None。
python 正态检验 90%分位数
根据提供的引用内容,没有直接回答问题的信息。但是,我们可以根据引用内容提供一些相关信息来回答问题。
正态检验是一种用于检验数据是否符合正态分布的方法。在Python中,可以使用SciPy库中的normaltest函数进行正态检验。下面是一个示例代码:
```python
from scipy.stats import normaltest
import numpy as np
# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=1000)
# 进行正态检验
statistic, pvalue = normaltest(data)
# 输出结果
print("Statistic:", statistic)
print("P-value:", pvalue)
```
在上面的代码中,我们首先使用NumPy库生成了一组包含1000个随机数的数据。然后,我们使用normaltest函数进行正态检验,并将结果存储在statistic和pvalue变量中。最后,我们输出了检验结果。
90%分位数是指将数据按从小到大排序后,第90%的数据所对应的值。在Python中,可以使用numpy库中的percentile函数来计算分位数。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=1000)
# 计算90%分位数
percentile = np.percentile(data, 90)
# 输出结果
print("90th percentile:", percentile)
```
在上面的代码中,我们首先使用NumPy库生成了一组包含1000个随机数的数据。然后,我们使用percentile函数计算了90%分位数,并将结果存储在percentile变量中。最后,我们输出了计算结果。