使用numpy.sort()实现统计学的分位数计算

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使用numpy.sort()实现统计学的分位数计算

分位数(Quantile),也称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,分析其数据变量的趋势。常用的有中位数、四分位数、百分位数等。其计算方法是先把一列数按从小到大排序,如果一共有n个数,那么四分之一分位数就是第n*0.25位的数,四分之三分位数就是第n*0.75的数,以此类推。
使用numpy.sort可以简便的实现分位数计算,例如计算[5,2,4,6,0,7,8,1,3,9]的四分为数的方法如下:
import numpy as np
arr = array([5,2,4,6,0,7,8,1,3,9])
large_arr.sort()
large_arr[int(0.25 * len(large_arr))] 
其运行结果为2
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102
千钟粟的头像

还真是不错

 
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尽在不言中

 
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切记,思想保守的人只能封闭在自己的牢笼,支持共享,支持开源。

 
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