1、什么是百分位数?

在统计数据中使用百分位数可为您提供一个数字，该数字描述了给定百分比值低于的值。

示例：假设我们有一个街道上所有人口的年龄数组。

ages = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31]

什么是75.百分位数？答案是43，这意味着75％的人是43岁或以下。

NumPy模块具有一种用于找到指定百分位数的方法：

例如：

使用NumPypercentile()方法查找百分位数：

import numpy

ages = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31]

x = numpy.percentile(ages, 75)

print(x)

例如：

90％的人口年龄是多少岁？

import numpy

ages = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31]

x = numpy.percentile(ages, 90)

print(x)

import numpy as np 
 
a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
 
print ('调用 percentile() 函数：')
# 50% 的分位数，就是 a 里排序之后的中位数
print (np.percentile(a, 50)) 
 
# axis 为 0，在纵列上求
print (np.percentile(a, 50, axis=0)) 
 
# axis 为 1，在横行上求
print (np.percentile(a, 50, axis=1)) 
 
# 保持维度不变
print (np.percentile(a, 50, axis=1, keepdims=True))