numpy.percentile

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

Вычисление q-го процентиля данных по указанной оси.

Возвращает q-й процентиль(и) 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 от 0 до 100 включительно. axis : {int, последовательность int, None}, необязательно Ось или оси, по которым вычисляются процентили. По умолчанию вычисляется процентиль(и) для сплющенной версии массива. Последовательность осей поддерживается с версии 1.9.0. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат, но тип (результата) будет преобразован при необходимости. overwrite_input : bool, необязательно Если True, разрешить использование памяти входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменён вызовом percentile. Это позволит сэкономить память, когда вам не нужно сохранять содержимое входного массива. В этом случае вы не должны делать никаких предположений о содержимом входного a после завершения работы этой функции – считайте его неопределённым. По умолчанию False. Если a не является массивом, этот параметр не повлияет, так как a будет преобразован во внутренний массив независимо от значения этого параметра. interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’} Этот необязательный параметр определяет метод интерполяции, который следует использовать, когда искомый квантиль находится между двумя точками данных i < j: linear: i + (j - i) * fraction, где fraction - дробная часть индекса, окружённая i и j. lower: i. higher: j. nearest: i или j, какой из них ближе. midpoint: (i + j) / 2. Новое в версии 1.9.0. keepdims : bool, необязательно Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться по отношению к исходному массиву a. Новое в версии 1.9.0.

Возвращает:

percentile : скаляр или ndarray Если q - одиночный процентиль и axis=None, то результат является скаляром. Если заданы несколько процентилей, первая ось результата соответствует процентилям. Другие оси - это оси, оставшиеся после сокращения a. Если вход содержит целые числа или числа с плавающей точкой меньше float64, тип данных выходных данных - float64. В противном случае тип данных выходных данных такой же, как у входных данных. Если out указан, возвращается этот массив.

См. также

mean, median, nanpercentile

Замечания

Для вектора V длины N, q-й процентиль q вектора V - это значение q/100, определяющее положение между минимальным и максимальным значениями в отсортированной копии V. Значения и расстояния двух ближайших соседей, а также параметр interpolation определят процентиль, если нормализованный ранг не точно совпадает с позицией q. Эта функция совпадает с медианой, если q=50, с минимумом, если q=0, и с максимумом, 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)
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.]])

>>> m = np.percentile(a, 50, axis=0)
>>> out = np.zeros_like(m)
>>> np.percentile(a, 50, axis=0, out=out)
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)