Numpy函数:获取对应给定值的分位数
在本文中,我们将介绍如何使用Numpy库中的函数来获取对应给定值的分位数。这对于数据分析和统计学非常重要,在处理数据时可以帮助我们快速准确地了解数据的分布情况。
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分位数和Numpy
分位数是用来衡量一组数据中指定百分比所代表的数值,通俗的讲,就是用来将数据分成若干部分的一个切割点。常见的分位数有四分位数、中位数和百分位数等。
而Numpy是一个开源的Python科学计算库,具有高性能的数据结构和数据分析工具,可以实现向量化运算和复杂的高维数组处理。
那么在Numpy库中有哪些函数可以用来获取对应给定值的分位数呢?接下来我们将一一讲解。
np.percentile
np.percentile()函数是Numpy库计算分位数的主要函数,用来计算给定轴向上的第q个分位数,返回将数据分为若干区间所对应的值。
它的一般函数格式为:
其中,参数a可以是一个数组或一个数据集合,表示输入样本,参数q是要计算的分位数,在0~100之间取值。当axis为None时,计算的是a中所有数据的分位数,当axis为0或1时,计算的是a数组对应轴的分位数。
下面是一个例子,我们来计算一组数据的50%分位数和95%分位数:
输出结果为:
np.quantile
np.quantile()函数同样是计算分位数的函数,它和np.percentile()函数的用法类似,但是它的参数q是一个列表或数组,用来计算不同分位数所对应的值。
它的一般函数格式为:
其中,参数a可以是一个数组或一个数据集合,表示输入样本,参数q是要计算的分位数,在0~1之间取值。当axis为None时,计算的是a中所有数据的分位数,当axis为0或1时,计算的是a数组对应轴的分位数。
下面我们来举一个例子,计算一组数据的50%分位数和95%分位数。
输出结果为:
np.nanquantile
np.nanquantile()函数与np.quantile()函数的用法一致,不同的是它忽略数值中的NaN值,能更准确地计算数据的分位数。
下面是一个例子,在一组数据中插入了一个NaN值,我们来计算它的50%分位数和95%分位数:
输出结果为:
可以看到,通过使用np.nanquantile()函数,我们能够正确地计算数据的分位数,而不会因为NaN值导致误差。
总结
Numpy库提供了多种函数用来计算分位数,在处理数据时,它们能够帮助我们更准确地了解数据分布情况,从而更好地分析和处理数据。
在应用这些函数时,需要注意数据是否包含NaN值、分位数所占的比例等因素,以确保计算结果的准确性。