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))