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
# 1D array
arr
, np.nan,
34
]
print
(
" arr: "
, arr)
print
(
" 30 percento le di arr: "
,
np.percentile (arr,
50
"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,
"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:
# Programma Python che illustra
# metodo numpy.nanpercentile()
import
numpy as np
< br> # array 2D
arr
=
[[
14
, np.nan,
12
, np.nan,
27
,
[
23
,
,
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
))
print
(
"0° percentile di arr, asse = 0:"
,
np.nanpercentile (arr,
0
, axis
=
# 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
(
50
, axis
=
))
print
(
"0° percentile di arr, asse = 1:"
,
np.nanpercentile (arr,
0
, asse
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
[
15
, np.nan,
27
[
23
, np.nan, np.nan,
,]]
print
(
"arr:"
, arr )
# Axis percentile = 1
print
(
"50° percentile di arr, asse = 1:"
,
np.nanpercentile (arr,
50
, asse
=
1
,
np.nanpercentile (arr,
50
, asse
< classe codice = "parola chiave"> =
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)