Numpy函数:获取对应给定值的分位数

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。

阅读更多:Numpy 教程

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:

numpy.percentile(a, q, axis=None, interpolation='linear')
Python

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:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

p50 = np.percentile(data, 50)
p95 = np.percentile(data, 95)

print("50% percentile is:", p50)
print("95% percentile is:", p95)
Python

输出结果为:

50% percentile is: 5.5
95% percentile is: 9.5
Python

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:

numpy.quantile(a, q, axis=None, interpolation='linear')
Python

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。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

q50, q95 = np.quantile(data, [0.5, 0.95])

print("50% quantile is:", q50)
print("95% quantile is:", q95)
Python

输出结果为:

50% quantile is: 5.5
95% quantile is: 9.5
Python

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:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 6, 7, 8, 9, 10])

q50, q95 = np.nanquantile(data, [0.5, 0.95])

print("50% quantile is:", q50)
print("95% quantile is:", q95)
Python

输出结果为:

50% quantile is: 5.5
95% quantile is: 9.5
Python

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。

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程