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
34
]
print
(
" arr: "
, ar r)
print
(
"-Q1 quantile di arr:"
, np.quantile (arr,.
(
"Q2 - quantile di arr:"
, np.quantile (arr,.
(
"Q3 - quantile di arr:"
, np.quantile (arr,.
(
"Q1 - nanquantile di arr:"
, np.nanquantile (arr,.
50
))
print
(
"Q2 - nanquantile di arr:"
, np.nanquantile (arr,.
(
"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:
|
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:
|
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.]]
Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a risolvere il problema. Oltre a numpy.nanquantile () in Python, controlla altri argomenti relativi a Python functions.
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Singapore | 2023-02-04
Semplice e chiaro. Grazie per la condivisione. Il mio punto debole è sempre stato il numpy.nanquantile () in Python e altri problemi con il Python functions 😁. Controllato ieri, funziona!
California | 2023-02-04
Forse ci sono altre risposte? Cosa significa esattamente numpy.nanquantile () in Python significa esattamente?. Spero solo che non emerga più
California | 2023-02-04
Forse ci sono altre risposte? Cosa significa esattamente numpy.nanquantile () in Python significa esattamente?. Tornerò domani con un feedback