numpy.quantile

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

Вычислить q-тый квантиль данных вдоль указанной оси. ..versionadded:: 1.15.0

Параметры:

a : array_like Входной массив 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, вдоль которых вычисляются квантили. По умолчанию квантиль(и) вычисляются для сплющенной версии массива. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который нужно поместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат, но тип (результата) будет преобразован при необходимости. overwrite_input : bool, optional Если True, то разрешено изменять входной массив a промежуточными вычислениями для экономии памяти. В этом случае содержимое входного массива a после завершения этой функции не определено. interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’} Этот необязательный параметр определяет метод интерполяции, который нужно использовать, когда желаемый квантиль лежит 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, что ближе. midpoint: (i + j) / 2. keepdims : bool, optional Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в виде измерений с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться относительно исходного массива a.

Возвращает:

quantile : scalar or ndarray Если q - единственный квантиль и axis=None, то результатом является скаляр. Если заданы несколько квантилей, первая ось результата соответствует квантилям. Другие оси - это оси, которые остаются после сокращения a. Если вход содержит целые числа или числа с плавающей точкой меньше 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 квантилю, но с q в диапазоне [0, 100].

median

эквивалентно quantile(..., 0.5)

nanquantile

Примечания

Учитывая вектор V длины N, q-тый квантиль V - значение q от минимального до максимального в отсортированной копии V. Значения и расстояния двух ближайших соседей, а также параметр interpolation определят квантиль, если нормализованное ранжирование не соответствует точно расположению q. Эта функция эквивалентна медиане, если q=0.5, минимальному, если q=0.0 и максимальному, 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)