Пример метода Numpy percentile () в Python

Метод Numpy percentile () используется для вычисления i-го процентиля предоставленных входных данных, предоставленных с использованием массивов вдоль указанной оси. Но что означает значение процентиля? Процентиль — это математический термин, обычно используемый в статистике. I-й процентиль набора данных — это значение, при котором i процентов данных находится ниже него. Используя метод np percentile (), вы можете вычислить процентиль в Python.

Для лучшего понимания мы можем рассмотреть студента, который набрал 90 процентилей из 100, и тогда это означает, что из 100 студентов, этот конкретный студент численно превосходит 90 студентов, и они ниже него.

Синтаксис

 numpy  .percentile (arr, i, axis = None, out = None) 

Параметры

Функция percentile () принимает на большинство четырех параметров:

arr : array_like, input array или объект, который может быть преобразован в подобный массиву список.

i : значение процентиля, оно должно быть в диапазоне от 0 до 100 (с 0 и 100 в качестве включающих значений).

axis : это необязательный параметр. Он представляет собой ось, по которой мы хотим вычислить процентиль. Если значение оси не указано, то по умолчанию предполагается, что входной массив сглаживается, а затем вычисляется значение процентиля (общая ось). Если мы устанавливаем axis = 0, тогда процентиль вычисляется по столбцу, а если axis = 1, то процентиль вычисляется по строке.

out : ndarray, это также необязательный параметр. Он представляет собой необязательный результирующий массив, в котором мы хотим получить наш вывод. Следует отметить, что форма этого массива должна соответствовать ожидаемому результату.

Возвращаемое значение

Он возвращает скаляр или ndarray. Метод возвращает значение i-го процентиля. Скалярное значение возвращается, если для значения оси установлено значение Нет; в противном случае, когда указана ось, возвращается n-мерный массив со значениями процентилей вдоль указанной оси.

Пример программирования

Программа для демонстрации работы метода numpy.percentile () в случае одномерного массива/векторов.

 # импорт модуля numpyimport numpy как np  # Создание списка lst = [16, 18, 22, 14, 22, 23, 28, 17, 19, 15, 16, 22, 14, 16, 18] print ("Данный список:  n", lst) #  Вычисление значения процентиля в спискеres = np.percentile (lst, 35) print ("35-й процентиль данного списка:", res) # Создание массиваarr = np.array ([100, 200, 150, 125, 175, 150  ]) print (" nЭлементы массива:  n", arr) # Расчет значения процентиля в спискеoutput = np.percentile (arr, 75) print ("75-й процентиль данного массива:", вывод) 

 Данный список: [16, 18, 22, 14, 22, 23, 28, 17, 19, 15, 16  , 22, 14, 16, 18] 35-й процентиль данного списка: 16. 0 Элементы массива: [100 200 150 125 175 150] 75-й процентиль данного массива: 168,75 

Пояснение

В В приведенной выше программе мы взяли список с именем lst , состоящий из некоторых случайных целых чисел, затем мы вычислили значение 35-го процентиля в списке. Точно так же берется другой массив с именем arr , тогда мы отображаем значение 75-го процентиля в массиве.

Программа для демонстрации работы numpy. percentile () в случае многомерного массива:

См. следующий код.

 # импорт модуля numpy import numpy как np # Создание 2D-массива arr = np.array ([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]  ]) print ("Элементы в 2D-массиве:  n", arr) out = np.percentile (arr, 50) print ("Вычисление 50-го процентиля без указания оси:", out) out0 = np.percentile (arr,  50, axis = 0) print ("Расчет 50-го процентиля по оси 0:", out0) out1 = np.percentile (arr, 50, axis = 1) print ("Расчет 50-го процентиля по оси 1:", out1) 

Вывод

 Элементы в 2D-массиве: [[10 20 30] [40 50 60] [70 80 90]]  Вычисление 50-го процентиля без указания оси: 50.0 Вычисление 50-го процентиля по оси 0: [40.  50. 60.] Вычисление 50-го процентиля по оси 1: [20.  50. 80.] 

Объяснение

В программе мы взяли двумерный массив с именем arr , и затем мы отобразили его содержимое внутри массива.

Вычисление 50-го процентиля данного массива в трех режимах:

Во-первых, когда мы не указали никакую ось, результатом будет скалярное значение, потому что по умолчанию входной массив предполагается сглаженным.

Во-вторых, когда мы вычисляем значение процентиля по оси 0, тогда значение процентиля вычисляется вместе со столбцами. Его результат показан с использованием out0.

Наконец, когда мы вычисляем значение процентиля по оси 1, тогда значение процентиля вычисляется по строкам. Его результат показан с использованием out1 .

Итак, вот как вы вычисляете процентиль в Python.

Наконец, процентиль Numpy ( ) Пример метода окончен.

См. Также

Numpy matmul ()

Numpy convolve ()

Numpy correlate ()

Numpy polyfit ()

Numpy inner ()