Numpy的percentile函数与MATLAB的percentile函数不同之处

在本文中，我们将介绍Numpy的percentile函数和MATLAB的percentile函数之间的不同之处。尽管它们都用于计算数组中给定百分位数的值，但由于两种语言中的实现方法略有不同，因此得到的结果可能也不同。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy的percentile函数

Numpy是一个用于Python编程语言的数学库，它提供了许多用于数值分析的功能。其中一个函数就是percentile，它用于计算数组中给定百分位数的值。它的用法如下：

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算arr中的绝对中位数
median = np.percentile(arr, 50)

# 打印结果
print(median)   # 输出：3.0

在上面的例子中，我们创建了一个数组arr，并使用percentile函数计算了它的绝对中位数。我们可以看到，percentile函数使用两个参数：数组和百分位数。返回值是一个标量，代表数组中给定百分位数的值。

MATLAB的percentile函数

与Numpy类似，MATLAB也有一个percentile函数，它的作用是计算数组中给定百分位数的值。下面是一个简单的使用例子：

% 创建一个数组
arr = [1 2 3 4 5];

% 计算arr中的绝对中位数
median = prctile(arr, 50);

% 打印结果
disp(median);   % 输出：3.0000

在这个例子中，我们创建了一个数组arr，并使用prctile函数计算了它的绝对中位数。prctile函数需要两个参数：数组和百分位数。返回值也是一个标量，代表数组中给定百分位数的值。

Numpy和MATLAB实现的差异

虽然Numpy和MATLAB都有一个用于计算百分位数的函数，但它们之间有些微小的差异。这些差异可能会导致在一些情况下得到不同的结果。下面是其中一些区别：

1. 百分位的计算方法

在Numpy中，百分位是通过线性插值计算得出的。这意味着，如果一个百分位的值不在数组中，Numpy会使用线性插值的方法计算它的值。例如：

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算arr中的75%百分位
percentile = np.percentile(arr, 75)

# 打印结果
print(percentile)   # 输出：4.0

在这个例子中，我们尝试计算数组arr的75%百分位数。由于75%的值不在数组中，Numpy使用了线性插值的方法来计算它。结果是4.0。

在MATLAB中，默认情况下，百分位是通过以下四舍五入方法计算得出的：

1. 将数组按照从小到大排序
2. 将要求的百分位转换为一个小数
3. 计算小数在数组中的位置
4. 如果小数恰好是整数，则其位置就是百分位的值。否则，它会向下取整到最接近的整数。

例如：

% 创建一个数组
arr = [1 2 3 4 5];

% 计算arr中的75%百分位
percentile = prctile(arr, 75);

% 打印结果
disp(percentile);   % 输出：4

在这个例子中，我们计算了数组arr中的75%百分位。由于75%的值不在数组中，MATLAB不使用任何插值方法，而是根据上面描述的四舍五入方法计算出它的值。在这种情况下，结果是4。

需要注意的是，在MATLAB中，百分位计算的方法可以通过传递第三个参数来改变。如果该参数的值设置为2，MATLAB会使用线性插值的方法来计算百分位。

2. NaN值的处理方式

另一个差异是Numpy和MATLAB如何处理包含NaN值的数组。在Numpy中，如果数组包含NaN值，则percentile函数会将NaN值视为最大值。例如：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 3, 4, 5])

# 将NaN值视为最大值，计算95%百分位
percentile = np.percentile(arr, 95)

# 打印结果
print(percentile)   # 输出：5.0

在这个例子中，数组arr包含NaN值。由于percentile函数将NaN视为最大值，它会计算出数组中小于等于95%的值。在这种情况下，结果是5.0。

然而，在MATLAB中，如果数组包含NaN值，则prctile函数会将NaN值视为无效值，并将其视为没有出现在数组中。例如：

% 创建一个包含NaN值的数组
arr = [1 2 NaN 3 4 5];

% 计算95%百分位
percentile = prctile(arr, 95);

% 打印结果
disp(percentile);   % 输出：4.5580

在这个例子中，prctile函数将NaN值视为无效值，并计算出数组中小于等于95%的值。由于NaN值被视为无效值，所以它们不会被计算在内。在这种情况下，结果是4.5580。

总结

本文介绍了Numpy的percentile函数和MATLAB的percentile函数之间的差异。尽管它们用于相同的目的，但有些微小的实现差异可能会导致它们返回不同的结果。当使用这些函数时，需要注意它们的差异，以确保选取适当的函数。