python中如何定义函数,Pythonfind函数用法

numpy .百分点

numpy.percentile(a，q，axis=None，out=None，overwrite_input=False，interpolation=linear ，keep dims=False)[来源]

计算沿指定坐标轴的第q个数据百分位数。

返回数组元素的第q个百分位数。参数：a: array _ like

输入数组或可以转换为数组的对象。

问：像数组一样的浮动

要计算的百分位或百分位序列，

必须介于0和100之间，包括0和100。

轴：{int，int的元组，none}，可选

沿着计算百分位数的一个或多个轴。

默认值沿数组计算展平版本的百分位数。

在版本1.9.0中更改：支持轴元组。

Out :ndarray，可选

放置结果的替代输出数组。

它的形状和缓冲长度必须与预期的输出相同，

但是(如果需要的话)类型(输出)将被强制转换。

Overwrite_input :bool，可选

如果是真的，

允许通过中间计算来修改输入数组a，

为了节省内存。在这种情况下，

这个功能完成后，输入A的内容是不确定的。

插值：

{ 线性，较低，较高，中点，最近 }

该可选参数指定所需百分比何时位于两个数据点i j。

在以下之间使用的插值方法：

1)“线性”:I(j-I)*分数，

分数是由I和j包围的指数的小数部分。

2)‘下’:我。

3)“更高”:j。

4)“最近的”:I或J，以最近的为准。

5)“中点”:(i j)/2。

版本1.9.0中的新功能。

Keepdims :bool，可选

如果设置为True，缩减的轴将保持大小为1的大小。

使用此选项，将会正确广播原始数组a的结果。

版本1.9.0中的新功能。

返回值：百分点值：标量或n数组

如果q是单个百分位数并且轴=无，

结果是标量。如果给定了多个百分点，

结果的第一个轴对应于百分位数。

其他轴是减去A后剩下的轴。

如果输入包含小于float64的整数或浮点数，

输出数据类型是float64。

否则，输出数据类型与输入数据类型相同。

如果指定了out，则返回该数组。

笔记

给定长度为N的向量V，V的第q百分位是从最小值到整数的值q/100。如果归一化排序与Q的位置完全不匹配，则两个最近邻的值和距离以及插值参数将确定百分位数。如果q=50，这个函数和中位数一样；如果q=0，与最小值相同；如果q=100，则与最大值相同。

示例a=np.array([[10，7，4]，[3，2，1]])

a

数组([[10，7，4]，

[ 3, 2, 1]])

百分位数(a，50)

3.5

百分位数(a，50，轴=0)

数组([6.5，4.5，2.5])

百分位数(a，50，轴=1)

数组([7。 2.])

np.percentile(a，50，axis=1，keepdims=True)

数组([[7。],

[2.]]) m=np.percentile(a，50，轴=0)

out=np.zeros_like(m)

np.percentile(a，50，轴=0，out=out)

数组([6.5，4.5，2.5])

m

array([6.5，4.5，2.5]) b=a.copy()

np.percentile(b，50，轴=1，overwrite_input=True)

数组([7。 2.])

断言not np.all(a==b)

不同类型的插值可以图形化显示：导入matplotlib.pyplot作为plt

na=np.arange(4)

p=np.linspace(0，100，6001)

ax=plt.gca()

线条=[

(线性，无)，

(更高，-)，

(下，-)，

(最近的，-. ),

(中点，-. ),

]

对于插值，线条样式：

ax.plot(

p，np .百分点(a，p，插值=插值)，

label=插值，linestyle=样式)

ax.set(

title=列表的插值方法： str(a)，

xlabel=百分点，

ylabel=返回列表项，

yticks=a)

ax.legend()

plt.show()