python – numpy的百分位函数究竟做了什么？

内容导读

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内容图文

根据我的理解,numpy’s percentile计算数据的第q百分位数.

但它是如何做到的呢？

比如说,给定x = np.array([1.3,1.7,2.4,2.8,3.5,5.6,6.6,7.7,8.8,9.9])(里面有10个浮点数).

如果我做np.percentile(x,100),它会返回9.9000000000000004.

如果我做np.percentile(x,90),它应该返回8.8,对吗？但它回馈了8.9100000000000001.

为什么会有这样的差异？这些差异是否可以接受？

解决方法:

从版本1.9.0开始,Numpy的百分位函数有一个插值参数,如下所示：in the docs：

interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’}
This optional parameter specifies the interpolation method to use, when the desired quantile lies between two data points i and j:

• linear: i + (j – i) * fraction, where fraction is the fractional part of the index surrounded by i and j.
• lower: i.
• higher: j.
• nearest: i or j whichever is nearest.
• midpoint: (i + j) / 2.

它默认为线性.如果您想从示例中获得8.8,请运行：

np.percentile(x, 90, interopolation='lower')

内容总结

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内容备注

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