numpy.percentile()
1.函数
百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。 函数numpy.percentile()接受以下参数。
np.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False)
2.参数说明：
- a: 输入数组
- q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间
- axis: 沿着它计算百分位数的轴
- keepdims :bool是否保持维度不变
- 首先明确百分位数：第 p 个百分位数是这样一个值，它使得至少有 p% 的数据项小于或等于这个值，且至少有 (100-p)% 的数据项大于或等于这个值。
【注】举个例子：高等院校的入学考试成绩经常以百分位数的形式报告。比如，假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为 54 分。相对于参加同一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易知道。但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数，我们就能知道大约70%的学生的考分比他低，而约30%的学生考分比他高。这里的 p = 70。
示例代码：
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))
输出结果
我们的数组是： [[10 7 4] [ 3 2 1]] 调用 percentile() 函数： 3.5 [6.5 4.5 2.5] [7. 2.] [[7.] [2.]]