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(и) элементов массива.

Параметры:

a : array_like Вводной 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 диапазоне от 0 до 100 включительно. axis : {int, последовательность int, None}, необязательно Ось или оси, по которым вычисляются процентили. По умолчанию вычисляются процентили по уплощенной версии массива. Последовательность осей поддерживается с версии 1.9.0. out : ndarray, необязательно Альтернативный выходной массив, в который 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, то разрешить использование памяти входного массива a для вычислений. Входной массив будет изменен 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 неопределенным. По умолчанию False. Если a еще не является массивом, этот параметр не повлияет, так как a будет преобразован во внутренний массив независимо от значения этого параметра. interpolation : {‘линейный’, ‘нижний’, ‘верхний’, ‘серединный’, ‘ближайший’} Этот необязательный параметр определяет метод интерполяции, который следует использовать, когда желаемый квантиль находится между двумя точками данных i < j: линейный: i + (j - i) * fraction, где fraction — дробная часть индекса, окруженная i и j. нижний: i. верхний: j. ближайший: i или j, whichever is nearest. серединный: (i + j) / 2. Новое в версии 1.9.0. keepdims : bool, необязательно Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться по отношению к исходному массиву a. Новое в версии 1.9.0.

Возвращает:

percentile : скаляр или ndarray Если q — единственный процентиль и axis=None, то результат — скаляр. Если задано несколько процентилей, первая ось результата соответствует процентилям. Другие оси — это оси, которые остаются после уменьшения a. Если входной массив содержит целые числа или числа с плавающей точкой, меньшие float64, тип данных выходных данных — float64. В противном случае тип данных выходных данных совпадает с типом данных входных данных. Если out указан, возвращается этот массив.

См. также

mean, median, nanpercentile

Примечания

Учитывая вектор V длиной N, q-й процентиль V — это значение q/100 от минимального до максимального в отсортированной копии V. Значения и расстояния двух ближайших соседей, а также параметр interpolation определят процентиль, если нормализованный рейтинг не соответствует точно местоположению q. Эта функция эквивалентна медиане, если q=50, минимальному, если q=0 и максимальному, 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)