numpy.percentile

numpy.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False) [source]

Вычислить q-й процентиль данных по указанной оси.

Возвращает q-й процентиль элементов массива.

Параметры:

a : array_like Входной массив или объект, который может быть преобразован в массив. q : float в диапазоне [0,100] (или последовательность чисел с плавающей точкой) Процентиль для вычисления, который должен быть в пределах от 0 до 100 включительно. axis : int или последовательность int, необязательно Ось, по которой вычисляются процентили. По умолчанию (None) вычисляются процентили по сплющенной версии массива. Последовательность осей поддерживается начиная с версии 1.9.0. out : ndarray, необязательно Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат, но тип (результата) будет приведен, если это необходимо. overwrite_input : bool, необязательно Если True, разрешается использовать память входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменен в результате вызова percentile. Это позволит сэкономить память, когда вам не нужно сохранять содержимое входного массива. В этом случае вы не должны делать никаких предположений о содержании переданного массива a после завершения работы этой функции — считайте его неопределённым. По умолчанию False. Обратите внимание, что если a входной массив не является массивом, этот параметр не будет иметь эффекта, a будет преобразован во внутренний массив независимо от значения этого параметра. interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’} Этот необязательный параметр определяет метод интерполяции, используемый, когда желаемый квантиль находится между двумя точками данных i и j: linear: i + (j - i) * fraction, где fraction является дробной частью индекса, окружённого i и j. lower: i. higher: j. nearest: i или j, ближайший из них. midpoint: (i + j) / 2. Новое в версии 1.9.0. keepdims : bool, необязательно Если установлено True, оси, по которым производилось сокращение, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться относительно исходного массива a. Новое в версии 1.9.0.

Возвращает:

percentile : скаляр или ndarray Если задан единственный процентиль q и axis=None, возвращается скаляр. Если заданы несколько процентилей q, возвращается массив, содержащий результат. Результаты перечислены в первой оси. (Если out указан, в этом случае возвращается этот массив). Если вход содержит целые числа или числа с плавающей запятой меньшей точности, чем 64, то тип данных выходных данных — float64. В противном случае тип данных выходных данных такой же, как у входных данных.

См. также

mean, median

Примечания

Для заданного вектора V длины N q-й процентиль V — это q-е ранжированное значение в отсортированной копии V. Значения и расстояния двух ближайших соседей, а также параметр interpolation определят процентиль, если нормализованный ранг не совпадает точно с q. Эта функция эквивалентна медиане, если q=50, эквивалентна минимуму, если q=0, и эквивалентна максимуму, если q=100.

Примеры

>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>> a
array([[10,  7,  4],
       [ 3,  2,  1]])
>>> np.percentile(a, 50)
array([ 3.5])
>>> np.percentile(a, 50, axis=0)
array([[ 6.5,  4.5,  2.5]])
>>> np.percentile(a, 50, axis=1)
array([[ 7.],
       [ 2.]])

>>> m = np.percentile(a, 50, axis=0)
>>> out = np.zeros_like(m)
>>> np.percentile(a, 50, axis=0, out=m)
array([[ 6.5,  4.5,  2.5]])
>>> m
array([[ 6.5,  4.5,  2.5]])

>>> b = a.copy()
>>> np.percentile(b, 50, axis=1, overwrite_input=True)
array([[ 7.],
       [ 2.]])
>>> assert not np.all(a==b)
>>> b = a.copy()
>>> np.percentile(b, 50, axis=None, overwrite_input=True)
array([ 3.5])