numpy.nanpercentile () in Python

numpy.nanpercentile() utilizzato per calcolare l`ennesimo percentile di dati (elementi array) lungo l`asse specificato, ang ignora i valori nan.

Sintassi: numpy.nanpercentile (arr, q, axis = Nessuno, out = Nessuno)
Parametri:
arr: array di input.
q: valore percentile.
asse: asse lungo il quale vogliamo calcolare il valore percentile. Altrimenti, considererà arr da spianare (funziona su tutti gli assi). axis = 0
significa lungo la colonna e axis = 1 significa lavorare lungo la riga.
out: Array diverso in cui vogliamo posizionare il risultato. L`array deve avere le stesse dimensioni dell`output previsto.

Restituisce: Percentile dell`array (un valore scalare se l`asse non è nessuno) o array con percentili di valori ‚Äã‚Äãlungo specificato asse.

Codice n. 1: Lavoro

# Programma Python che illustra
# numpy.nanpercentile() metodo

import numpy as np

# 1D array

arr = [ 20 , 2 , 7 , np.nan, 34 ]

print ( " arr: " , arr)

print ( " 30 percento le di arr: " ,

np.percentile (arr, 50 ))

print ( "25° percentile di arr:" ,

np.percentile (arr, 25 ))

print ( "75° percentile di arr:" ,

np.percentile (arr, 75 ))

print ( "30° percentile di arr:" ,

np.nanpercentile (arr, 50 ))

print ( "25° percentile di arr:" ,

np.nanpercentile (arr, 25 ))

print ( "75° percentile di arr:" ,

n p.nanpercentile (arr, 75 ))

Output :

arr: [20, 2, 7, nan, 34] 30° percentile di arr: nan 25° percentile di arr: nan 75° percentile di arr: nan 30° percentile di arr: 13.5 25° percentile di arr: 5,75 75° percentile di arr: 23,5 

Codice n. 2:

arr = [[ 14 , np.nan, 12 , 33 , 44 ],

[ 15 , np.nan, 27 , 8 , 19 ],

[ 23 , 2 , np.nan, 1 , 4 ,]]

print ( "arr:" , arr )

# Percentile array appiattito

print ( "50° percentile di arr, asse = Nessuno:" ,

np.percentile (arr, 50 ))

print ( < codice c lass = " string ">" 50° percentile di arr, asse = Nessuno: " ,

np.nanpercentile (arr, 50 ))

print ( "0° percentile di arr, asse = Nessuno: " ,

np.nanpercentile (arr, 0 ))

# Axis percentile = 0

print ( "50° percentile di arr, asse = 0:" ,

np.nanpercentile (arr, 50 , asse = 0 ))

print ( "0° percentile di arr, asse = 0:" ,

np.nanpercentile (arr, 0 , axis = 0 ))

# Axis percentile = 1

print ( "50° percentile di arr, asse = 1:" ,

np.nanpercentile (arr, 50 , axis = 1 ) )

print ( "0° percentile di arr, asse = 1: " ,

np.nanpercentile (arr, 0 , asse = 1 ))

print ( "0° percentile di arr, asse = 1:" ,

np.nanpercentile (arr, 50 , axis = 1 , keepdims = True ))

print ( "0° percentile di arr, asse = 1:" ,

np.nanpercentile (arr, 0 , asse = 1 , keepdims = True ))

Risultato:

arr: [[14, nan, 12, 33, 44], [15, nan, 27, 8, 19], [23, 2, nan, 1, 4]] 50° percentile di arr , asse = Nessuno: nan 50° percentile di arr, asse = Nessuno: 14,5 0° percentile di arr, asse = Nessuno: 1,0 50° percentile di arr, asse = 0: [15. 2. 19.5 8. 19.] 0° percentile di arr, asse = 0: [14. 2. 12. 1. 4.] 50° percentile di arr, asse = 1: [23.5 17. 3.] 0° percentile di arr, asse = 1: [12. 8. 1.] 0° percentile di arr, asse = 1: [[23.5] [17. ] [3.]] 0° percentile di arr, asse = 1: [[12.] [8.] [1.]] 

Codice n. 3:

# Programma Python che illustra
# numpy.nanpercentile() metodo

import numpy come np

# array 2D

arr = [[ 14 , np.nan, 12 , 33 , 44 ],

[ 15 , np.nan, 27 , 8 , 19 ],

[ 23 , np.nan, np.nan, 1 , 4 ,]]

print ( "arr:" , arr )

# Axis percentile = 1

print ( "50° percentile di arr, asse = 1:" ,

np.nanpercentile (arr, 50 , asse = 1 ))

print ( " 50° percentile di arr, asse = 0: " ,

np.nanpercentile (arr, 50 , asse < classe codice = "parola chiave"> = 0 ))

Output:

arr: [[14, nan, 12, 33 , 44] , [15, nan, 27, 8, 19], [23, nan, nan, 1, 4]] 50° percentile di arr, asse = 1: [23.5 17. 4.] 50° percentile di arr, asse = 0: [quindici. nan 19.5 8. 19.]RuntimeWarning: la sezione All-NaN rilevata overwrite_input, interpolazione)