np.percentile()
分类:
Numpy
1 | np.percentile(a, q, axis = None , out = None , overwrite_input = False , interpolation = 'linear' , keepdims = False ) |
作用:找到一组数的分位数值,如四分位数等
函数参数说明:
1 2 3 4 5 6 7 8 | a : array,用来算分位数的对象,可以是多维的数组 q : 介于 0 - 100 的 float ,用来计算是几分位的参数,如四分之一位就是 25 ,如要算两个位置的数就( 25 , 75 ) axis : 坐标轴的方向,一维的就不用考虑了,多维的就用这个调整计算的维度方向,取值范围 0 / 1 out : 输出数据的存放对象,参数要与预期输出有相同的形状和缓冲区长度 overwrite_input : bool ,默认 False ,为 True 时及计算直接在数组内存计算,计算后原数组无法保存 interpolation : 取值范围{ 'linear' , 'lower' , 'higher' , 'midpoint' , 'nearest' } 默认liner,比如取中位数,但是中位数有两个数字 6 和 7 ,选不同参数来调整输出 keepdims : bool ,默认 False ,为真时取中位数的那个轴将保留在结果中 |
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | >>>a = np.array([[ 10 , 7 , 4 ], [ 3 , 2 , 1 ]]) >>>a array([[ 10 , 7 , 4 ], [ 3 , 2 , 1 ]]) >>>np.percentile(a, 50 ) 3.5 >>>np.percentile(a, 50 , axis = 0 ) array([[ 6.5 , 4.5 , 2.5 ]]) >>>np.percentile(a, 50 , axis = 1 ) array([ 7. , 2. ]) >>>np.percentile(a, 50 , axis = 1 , keepdims = True ) array([[ 7. ], [ 2. ]]) |
参考文献:
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