numpy.nanquantile () in Python

NumPy | Python functions | quantile | tile

Michael Zippo

Il quantile gioca un ruolo molto importante nelle statistiche quando si tratta di distribuzione normale.

Nell’immagine sopra, Q2 — è mediana dati normalmente distribuiti. Q3 - Q2 rappresenta l’ intervallo interquantistico di questo set di dati.

Parametri:
arr: [array_like] array di input.
q: valore quantile.
asse: [int o tuple di int] asse lungo il quale vogliamo calcolare il valore del quantile. In caso contrario, considererà arr appiattito (funziona su tutti gli assi). asse = 0 significa lungo la colonna e asse = 1 significa lavorare lungo la riga.
out: [ndarray, facoltativo] Array diverso in cui vogliamo inserire il risultato. L’array deve avere le stesse dimensioni dell’output previsto.

Risultati: q ^esimo quantile dell’array (un valore scalare se l’asse è nessuno) o array con valori quantili lungo l’asse specificato, ignorando valori nan.

Codice n. 1:

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

import numpy as np

# 1D array

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

print ( " arr: " , ar r)

print ( "-Q1 quantile di arr:" , np.quantile (arr,. 50 ))

stampa ( "Q2 - quantile di arr:" , np.quantile (arr,. 25 ))

stampa ( "Q3 - quantile di arr:" , np.quantile (arr,. 75 ))

print ( "Q1 - nanquantile di arr:" , np.nanquantile (arr,. 50 ))

print ( "Q2 - nanquantile di arr:" , np.nanquantile (arr,. 25 ))

print ( "Q3 - nanquantile di arr:" , np.nanquantile (arr,. 75 ))

Output:

 arr: [20, 2, 7, nan, 34] Q1 - quantile di arr: nan Q2 - quantile di arr: nan Q3 - quantile di arr: nan Q1 - nanquantile di arr: 13,5 Q2 - nanquantile di arr: 5,75 Q3 - nanquantile di arr: 23,5

Codice n. 2:

       # Programma Python che illustra  
  # metodo numpy.nanquantile ()  
  
   import   numpy as n p 
  
  # array 2D  
   arr   =   [[  14  , np.nan,   12  ,   33  ,   44  ], 
   [  15  , np.nan,   27  ,   8  ,   19  ], 
   [  23  ,   2  , np.nan,   1  ,   4  ,]] 
   print   (  "arr:"  , arr)  
  
  # quantile array appiattito  
   print   (  "Q2 quantile di arr, asse = Nessuno:"   , np.quantile (arr,.   50  )) 
   print   (  "Q2 quantile di arr, asse = Nessuno: " , np.nanquantile ( arr,.   50  )) 
   print   (  "0° quantile di arr, asse = Nessuno:"  , np .nanquantile (arr,   0  ))

Esci:

 arr: [[14, nan, 12, 33, 44] , [15, nan, 27, 8, 19], [23, 2, nan, 1, 4]] Q2 quantile di arr, asse = Nessuno: nan Q2 quantile di arr, asse = Nessuno: 14.5 0° quantile di arr, asse = Nessuno: 1.0

Codice n. 3:

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

import numpy as np

# array 2D

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

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

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

print ( "arr:" , arr)

#asse quantile = 0

print ( "Q2 quantile di arr, asse = 0:" , np.nanquantile ( arr,. 50 , asse = 0 ))

print ( "0° quantile di arr, asse = 0:" , np.nanquantile (arr, 0 , asse = 0 ))

# axis quantile = 1

print ( "Q2 quantile di arr , asse = 1:" , np.nanquantile (arr ,. 50 , asse = 1 < classe codice = "semplice">))

print ( "0° quantile di arr, asse = 1:" , np.nanquantile (arr, 0 , asse = 1 ) )

print ( "Q2 quantile di arr, asse = 1:" ,

np.nanquantile (arr,. 50 , asse = 1 , keepdims = True ))

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

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

Esci :

 arr: [[14, nan, 12, 33, 44], [15, nan, 27, 8, 19], [23, 2, nan, 1, 4] ] Q2 quantile di arr, asse = 0: [15 ... 2. 19.5 8. 19.] 0° quantile di arr, asse = 0: [14. 2. 12. 1. 4.] Q2 quantile di arr, asse = 1: [23.5 17. 3.] 0° quantile di arr, asse = 1: [12. 8. 1.] Q2 quantile di arr, asse = 1: [[23.5] [17. ] [3.]] 0° quantile di arr, asse = 1: [[12.] [8.] [1.]]

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