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.

Добавлен в версии 1.15.0.

Параметры:

a : array_like Вводной массив или объект, который можно преобразовать в массив. q : array_like of float Квантиль или последовательность квантилей для вычисления, которые должны быть в пределах от 0 до 1 включительно. axis : {int, tuple of int, None}, optional Ось или оси, по которым вычисляются квантили. По умолчанию вычисляется квантиль(и) по сплющенной версии массива. out : ndarray, optional Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как и ожидаемый результат, но тип (результата) будет преобразован при необходимости. overwrite_input : bool, optional Если True, то разрешить модификацию входного массива a промежуточными вычислениями для экономии памяти. В этом случае содержимое входного a после завершения этой функции не определено. interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’} Этот необязательный параметр задаёт 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, окруженная i и j. lower: i. higher: j. nearest: i или j, что ближе. midpoint: (i + j) / 2. keepdims : bool, optional Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в качестве размерностей с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться относительно исходного массива a.

Возвращает:

quantile : scalar or ndarray Если q - одиночная квантиль и axis=None, то результат - скаляр. Если заданы несколько квантилей, первая ось результата соответствует квантилям. Другие оси - 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 совпадает с типом данных 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

Дано вектор V длины N, q-й квантиль V - значение q от минимального до максимального в отсортированной копии V. Значения и расстояния двух ближайших соседей, а также параметр interpolation определяют квантиль, если нормализованный рейтинг не точно соответствует местоположению q. Эта функция эквивалентна медиане, если q=0.5, эквивалентна минимуму, если q=0.0, и эквивалентна максимуму, 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)