numpy.quantile

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

Вычислить `q`-й квантиль данных по указанной оси. ..versionadded:: 1.15.0

Параметры:

a : array_like Массив входных данных или объект, который может быть преобразован в массив. q : array_like of float Квантиль или последовательность квантилей для вычисления, которые должны быть в диапазоне от 0 до 1 включительно. axis : {int, tuple of int, None}, optional Ось или оси, по которым вычисляются квантили. По умолчанию квантиль(и) вычисляется по уплощенной версии массива. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который поместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат, но тип (результата) будет преобразован, если необходимо. overwrite_input : bool, optional Если True, то разрешить модификацию входного массива a промежуточными вычислениями, чтобы сохранить память. В этом случае содержимое входного массива a после завершения функции неопределено. interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’} Этот необязательный параметр определяет метод интерполяции, который следует использовать, когда желаемая квантиль находится между двумя точками данных i < j: linear: i + (j - i) * fraction, где fraction — дробная часть индекса, окруженная i и j. lower: i. higher: j. nearest: i или j, ближайшее к ней. midpoint: (i + j) / 2. keepdims : bool, optional Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться к исходному массиву a.

Возвращает:

quantile : scalar or ndarray Если q является единственной квантилью и axis=None, то результат является скаляром. Если задано несколько квантилей, первая ось результата соответствует квантилям. Другие оси — это оси, оставшиеся после уменьшения a. Если входной массив содержит целые или плавающие числа, меньшие чем float64, тип выходных данных — float64. В противном случае тип выходных данных совпадает с типом входных данных. Если out указан, возвращается этот массив.

См. также

mean

percentile

эквивалентно quantile, но с q в диапазоне [0, 100].

median

эквивалентно quantile(..., 0.5)

nanquantile

Примечания

Учитывая вектор V длиной N, q-й квантиль V — это значение q пути от минимума до максимума в отсортированной копии V. Значения и расстояния двух ближайших соседей, а также параметр interpolation определяют квантиль, если нормализованное ранжирование не соответствует точно расположению q. Эта функция совпадает с медианой, если q=0.5, с минимумом, если q=0.0, и с максимумом, если q=1.0.

Примеры

>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>> a
array([[10,  7,  4],
       [ 3,  2,  1]])
>>> np.quantile(a, 0.5)
3.5
>>> np.quantile(a, 0.5, axis=0)
array([[ 6.5,  4.5,  2.5]])
>>> np.quantile(a, 0.5, axis=1)
array([ 7.,  2.])
>>> np.quantile(a, 0.5, axis=1, keepdims=True)
array([[ 7.],
       [ 2.]])
>>> m = np.quantile(a, 0.5, axis=0)
>>> out = np.zeros_like(m)
>>> np.quantile(a, 0.5, axis=0, out=out)
array([[ 6.5,  4.5,  2.5]])
>>> m
array([[ 6.5,  4.5,  2.5]])
>>> b = a.copy()
>>> np.quantile(b, 0.5, axis=1, overwrite_input=True)
array([ 7.,  2.])
>>> assert not np.all(a == b)