Hướng dẫn how do you find the percentile in python? - làm thế nào để bạn tìm thấy phân vị trong python?

Question

Một cách thuận tiện để tính toán phần trăm cho một chuỗi hoặc ma trận một chiều là bằng cách sử dụng numpy.percentile. Thí dụ:

Nội dung chính Show

Tỷ lệ phần trăm là gì?
Làm thế nào để bạn tìm thấy phần trăm của một cột trong Python?
Công thức để tìm một phần trăm là gì?
Làm thế nào để bạn tìm thấy phần trăm thứ 75 của một số?
Tỷ lệ phần trăm NP trong Python là gì?

import numpy as np

a = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
p50 = np.percentile(a, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(a, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.0  and p90 =  9.0

Tuy nhiên, nếu có bất kỳ giá trị NAN nào trong dữ liệu của bạn, hàm trên sẽ không hữu ích. Hàm được đề xuất để sử dụng trong trường hợp đó là chức năng Numpy.Nanpercentile:

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

Trong hai tùy chọn được trình bày ở trên, bạn vẫn có thể chọn chế độ nội suy. Thực hiện theo các ví dụ dưới đây để hiểu dễ dàng hơn.

import numpy as np

b = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print('percentiles using default interpolation')
p10 = np.percentile(b, 10) # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90) # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.9 , median =  5.5  and p90 =  9.1

print('percentiles using interpolation = ', "linear")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='linear') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='linear') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='linear') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.9 , median =  5.5  and p90 =  9.1

print('percentiles using interpolation = ', "lower")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='lower') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='lower') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='lower') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1 , median =  5  and p90 =  9

print('percentiles using interpolation = ', "higher")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='higher') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='higher') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='higher') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  2 , median =  6  and p90 =  10

print('percentiles using interpolation = ', "midpoint")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='midpoint') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='midpoint') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='midpoint') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.5 , median =  5.5  and p90 =  9.5

print('percentiles using interpolation = ', "nearest")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='nearest') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='nearest') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='nearest') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  2 , median =  5  and p90 =  9

Nếu mảng đầu vào của bạn chỉ bao gồm các giá trị số nguyên, bạn có thể quan tâm đến câu trả lời phần trăm như một số nguyên. Nếu vậy, hãy chọn chế độ nội suy như ‘thấp hơn,’ cao hơn, hoặc ’gần nhất.

Tỷ lệ phần trăm là gì?

Phần trăm được sử dụng trong số liệu thống kê để cung cấp cho bạn một số mô tả giá trị mà một phần trăm giá trị nhất định thấp hơn.

Ví dụ: Giả sử chúng ta có một loạt các thời đại của tất cả những người sống trên đường phố.

ages = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31]

75. Tỷ lệ phần trăm là gì? Câu trả lời là 43, có nghĩa là 75% người dân từ 43 tuổi trở xuống.

Mô -đun Numpy có phương pháp tìm phần trăm được chỉ định:

Thí dụ

Sử dụng phương thức Numpy percentile() để tìm phần trăm:

Nhập khẩu Numpy

Tuổi = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31]]

x = numpy.percentile (tuổi, 75)

print(x)

Hãy tự mình thử »

Thí dụ

Sử dụng phương thức Numpy percentile() để tìm phần trăm:

Nhập khẩu Numpy

Tuổi = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31]]

x = numpy.percentile (tuổi, 75)

print(x)

Hãy tự mình thử »

Các phương pháp khác nhau có thể được hiển thị bằng đồ họa:percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, method='linear', keepdims=False, *, interpolation=None)[source]#

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần trăm của một cột trong Python?

Tổng quan về phương pháp lượng tử.

Parametersaarray_likeaarray_like

Q = [0.5]: Một float hoặc một mảng cung cấp giá trị lượng tử để tính ..

Trục = [0]: Trục để tính tỷ lệ phần trăm trên (0 cho hàng khôn ngoan và 1 cho cột khôn ngoan).array_like of float

numeric_only = [true]: được đặt thành false, tính toán các giá trị cho các cột DateTime và Timedelta là tốt ..

Công thức để tìm một phần trăm là gì?{int, tuple of int, None}, optional

Tỷ lệ phần trăm có thể được tính bằng công thức n = (p/100) x n, trong đó p = phần trăm, n = số giá trị trong tập dữ liệu (được sắp xếp từ nhỏ nhất đến lớn nhất) và n = thứ tự thứ tự có giá trị nhất định.

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần trăm thứ 75 của một số?A tuple of axes is supported

Sắp xếp các con số theo thứ tự tăng dần và đưa ra thứ hạng từ 1 đến thấp nhất đến 4 đến cao nhất. Sử dụng công thức: 3 = p100 (4) 3 = p2575 = p. Do đó, điểm 30 có tỷ lệ phần trăm 75.ndarray, optional

Tỷ lệ phần trăm NP trong Python là gì?

Overwrite_InputBool, Tùy chọnbool, optional

Nếu đúng, sau đó cho phép mảng đầu vào A được sửa đổi bằng các tính toán trung gian, để lưu bộ nhớ. Trong trường hợp này, nội dung của đầu vào A sau khi chức năng này hoàn thành là không xác định.

Phương thức, tùy chọnstr, optional

Tham số này chỉ định phương pháp sử dụng để ước tính phần trăm. Có nhiều phương pháp khác nhau, một số duy nhất cho Numpy. Xem các ghi chú để giải thích. Các tùy chọn được sắp xếp theo loại R của chúng như được tóm tắt trong giấy H & F [1] là:

Đảo ngược_cdf,
’Trung bình_inverted_cdf,
Gần nhất_observation
Nội suy_inverted_cdf
Hazen ”
Weibull
‘Tuyến tính (mặc định)
Median_unbiased
Authalmal_unbiased

Ba phương pháp đầu tiên không liên tục. Numpy xác định thêm các biến thể không liên tục sau của tùy chọn ‘tuyến tính mặc định (7.):

'thấp hơn'
’Cao hơn,
Điểm giữa
'gần nhất'

Đã thay đổi trong phiên bản 1.22.0: Đối số này trước đây được gọi là nội suy của Cameron và chỉ cung cấp mặc định của tuyến tính và bốn tùy chọn cuối cùng.This argument was previously called “interpolation” and only offered the “linear” default and last four options.

Keepdimsbool, tùy chọnbool, optional

Nếu điều này được đặt thành TRUE, các trục bị giảm được để lại trong kết quả là kích thước với kích thước một. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát sóng chính xác so với mảng gốc a.

Mới trong phiên bản 1.9.0.

Nội suy, tùy chọnstr, optional

Tên không dùng cho đối số từ khóa phương thức.

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1.22.0.

ReturnSperCentilescalar hoặc ndarraypercentilescalar or ndarray

Nếu Q là một phần trăm duy nhất và trục = không có, thì kết quả là vô hướng. Nếu nhiều phần trăm được đưa ra, trục đầu tiên của kết quả tương ứng với phần trăm. Các trục khác là các trục còn lại sau khi giảm a. Nếu đầu vào chứa số nguyên hoặc nổi nhỏ hơn float64, loại dữ liệu đầu ra là float64. Mặt khác, loại dữ liệu đầu ra giống như đầu vào. Nếu ra ngoài được chỉ định, mảng đó được trả về thay thế.

Ghi chú

Với một vectơ

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

1 có độ dài

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

2, tỷ lệ phần trăm Q-th của

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

1 là giá trị

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

4 của cách từ mức tối thiểu đến tối đa trong một bản sao được sắp xếp của

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

1. Các giá trị và khoảng cách của hai hàng xóm gần nhất cũng như tham số phương thức sẽ xác định phần trăm nếu xếp hạng chuẩn hóa không khớp với vị trí của

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

6 chính xác. Hàm này giống như trung bình nếu

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

7, giống như mức tối thiểu nếu

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

8 và giống như tối đa nếu

import numpy as np

a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median =  5.5  and p90 =  9.1

9.

Tham số phương thức tùy chọn này chỉ định phương thức sử dụng khi lượng tử mong muốn nằm giữa hai điểm dữ liệu

import numpy as np

b = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print('percentiles using default interpolation')
p10 = np.percentile(b, 10) # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90) # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.9 , median =  5.5  and p90 =  9.1

print('percentiles using interpolation = ', "linear")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='linear') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='linear') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='linear') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.9 , median =  5.5  and p90 =  9.1

print('percentiles using interpolation = ', "lower")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='lower') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='lower') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='lower') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1 , median =  5  and p90 =  9

print('percentiles using interpolation = ', "higher")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='higher') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='higher') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='higher') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  2 , median =  6  and p90 =  10

print('percentiles using interpolation = ', "midpoint")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='midpoint') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='midpoint') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='midpoint') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.5 , median =  5.5  and p90 =  9.5

print('percentiles using interpolation = ', "nearest")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='nearest') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='nearest') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='nearest') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  2 , median =  5  and p90 =  9

0. Nếu

import numpy as np

b = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print('percentiles using default interpolation')
p10 = np.percentile(b, 10) # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90) # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.9 , median =  5.5  and p90 =  9.1

print('percentiles using interpolation = ', "linear")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='linear') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='linear') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='linear') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.9 , median =  5.5  and p90 =  9.1

print('percentiles using interpolation = ', "lower")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='lower') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='lower') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='lower') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1 , median =  5  and p90 =  9

print('percentiles using interpolation = ', "higher")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='higher') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='higher') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='higher') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  2 , median =  6  and p90 =  10

print('percentiles using interpolation = ', "midpoint")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='midpoint') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='midpoint') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='midpoint') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.5 , median =  5.5  and p90 =  9.5

print('percentiles using interpolation = ', "nearest")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='nearest') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='nearest') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='nearest') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  2 , median =  5  and p90 =  9

1 là phần phân số của chỉ số được bao quanh bởi

import numpy as np

b = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print('percentiles using default interpolation')
p10 = np.percentile(b, 10) # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90) # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.9 , median =  5.5  and p90 =  9.1

print('percentiles using interpolation = ', "linear")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='linear') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='linear') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='linear') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.9 , median =  5.5  and p90 =  9.1

print('percentiles using interpolation = ', "lower")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='lower') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='lower') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='lower') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1 , median =  5  and p90 =  9

print('percentiles using interpolation = ', "higher")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='higher') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='higher') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='higher') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  2 , median =  6  and p90 =  10

print('percentiles using interpolation = ', "midpoint")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='midpoint') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='midpoint') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='midpoint') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  1.5 , median =  5.5  and p90 =  9.5

print('percentiles using interpolation = ', "nearest")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='nearest') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='nearest') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='nearest') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 =  2 , median =  5  and p90 =  9

2 và alpha và beta là các hằng số hiệu chỉnh sửa đổi i và j.

Dưới đây, ‘Q, là giá trị lượng tử,‘ n, là cỡ mẫu và alpha và beta là hằng số. Công thức sau đây đưa ra một phép nội suy I + G, nơi lượng tử sẽ có trong mẫu được sắp xếp. Với ‘Tôi là sàn nhà và‘ g, phần phân số của kết quả.

\ [i + g = (q - alpha) / (n - alpha - beta + 1) \]

Các phương pháp khác nhau sau đó hoạt động như sau

inverted_cdf:

Phương pháp 1 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:

Nếu g> 0; sau đó lấy j
Nếu g = 0; sau đó lấy tôi

AVERAGED_INVERTED_CDF:

Phương pháp 2 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:

Nếu g> 0; sau đó lấy j
Nếu g = 0; sau đó lấy tôi

closest_observation:

AVERAGED_INVERTED_CDF:

Nếu g> 0; sau đó lấy j
Nếu g = 0; sau đó lấy tôi
AVERAGED_INVERTED_CDF:

interpolated_inverted_cdf:

Phương pháp 2 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:

Nếu g = 0; Sau đó, trung bình giữa các giới hạn
Phương pháp 3 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:

hazen:

Nếu g = 0 và chỉ mục là lẻ; sau đó lấy j

Nếu g = 0 và chỉ mục là chẵn; sau đó lấy tôi
Phương pháp 4 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả liên tục bằng cách sử dụng:

weibull:

Alpha = 0

Nếu g = 0; Sau đó, trung bình giữa các giới hạn
Phương pháp 3 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:

linear:

Nếu g = 0 và chỉ mục là lẻ; sau đó lấy j

Nếu g = 0 và chỉ mục là chẵn; sau đó lấy tôi
Phương pháp 3 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:

median_unbiased:

Nếu g = 0 và chỉ mục là lẻ; sau đó lấy j

Nếu g = 0 và chỉ mục là chẵn; sau đó lấy tôi
Phương pháp 4 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả liên tục bằng cách sử dụng:

Alpha = 0

Beta = 1

Phương pháp 5 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả liên tục bằng cách sử dụng:
Alpha = 1/2

lower:

Beta = 1/2

Phương pháp 6 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả liên tục bằng cách sử dụng:

Beta = 0

nearest:

Phương pháp 7 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả liên tục bằng cách sử dụng:

midpoint:

Alpha = 1

Phương pháp 8 của H & F [1]. Phương pháp này có lẽ là phương pháp tốt nhất nếu hàm phân phối mẫu không rõ (xem tham chiếu). Phương pháp này cho kết quả liên tục bằng cách sử dụng:

1(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

R. J. Hyndman và Y. Fan, Quantiles mẫu trong các gói thống kê, Nhà thống kê người Mỹ, 50 (4), trang 361-365, 1996

Ví dụ

>>> 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)

Các phương pháp khác nhau có thể được hiển thị bằng đồ họa:

import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(4)
p = np.linspace(0, 100, 6001)
ax = plt.gca()
lines = [
    ('linear', '-', 'C0'),
    ('inverted_cdf', ':', 'C1'),
    # Almost the same as `inverted_cdf`:
    ('averaged_inverted_cdf', '-.', 'C1'),
    ('closest_observation', ':', 'C2'),
    ('interpolated_inverted_cdf', '--', 'C1'),
    ('hazen', '--', 'C3'),
    ('weibull', '-.', 'C4'),
    ('median_unbiased', '--', 'C5'),
    ('normal_unbiased', '-.', 'C6'),
    ]
for method, style, color in lines:
    ax.plot(
        p, np.percentile(a, p, method=method),
        label=method, linestyle=style, color=color)
ax.set(
    title='Percentiles for different methods and data: ' + str(a),
    xlabel='Percentile',
    ylabel='Estimated percentile value',
    yticks=a)
ax.legend()
plt.show()

Hướng dẫn how do you find the percentile in python? - làm thế nào để bạn tìm thấy phân vị trong python?

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần trăm của một cột trong Python?

Tổng quan về phương pháp lượng tử..

Q = [0.5]: Một float hoặc một mảng cung cấp giá trị lượng tử để tính ..

Trục = [0]: Trục để tính tỷ lệ phần trăm trên (0 cho hàng khôn ngoan và 1 cho cột khôn ngoan).

numeric_only = [true]: được đặt thành false, tính toán các giá trị cho các cột DateTime và Timedelta là tốt ..

Công thức để tìm một phần trăm là gì?

Tỷ lệ phần trăm có thể được tính bằng công thức n = (p/100) x n, trong đó p = phần trăm, n = số giá trị trong tập dữ liệu (được sắp xếp từ nhỏ nhất đến lớn nhất) và n = thứ tự thứ tự có giá trị nhất định.n = (P/100) x N, where P = percentile, N = number of values in a data set (sorted from smallest to largest), and n = ordinal rank of a given value.

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần trăm thứ 75 của một số?

Sắp xếp các con số theo thứ tự tăng dần và đưa ra thứ hạng từ 1 đến thấp nhất đến 4 đến cao nhất.Sử dụng công thức: 3 = p100 (4) 3 = p2575 = p.Do đó, điểm 30 có tỷ lệ phần trăm 75.3=P100(4)3=P2575=P. Therefore, the score 30 has the 75 ^th percentile.

Tỷ lệ phần trăm NP trong Python là gì?

Tỷ lệ phần trăm không được gọi là centile được đo lường và sử dụng cho mục đích thống kê và nó chỉ ra các giá trị trong định dạng tỷ lệ phần trăm nhất định của người dùng trong nhóm cho phần trăm dưới đây và mục đích vẫy tay để nói có 100 dải phần trăm bằng nhau biểu thị cho người dùngDữ liệu đầu vào được chỉ định ...

programming python Percentile in Python Percentile pandas Percentile DataFrame Quantile Python 10th percentile 25th percentile 99th percentile

Hướng dẫn how do you find the percentile in python? - làm thế nào để bạn tìm thấy phân vị trong python?

Tỷ lệ phần trăm là gì?

Thí dụ

Thí dụ

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần trăm của một cột trong Python?

Công thức để tìm một phần trăm là gì?

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần trăm thứ 75 của một số?

Tỷ lệ phần trăm NP trong Python là gì?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội