numpy.percentile () in Python

Michael Zippo

numpy.percentile() utilizzato per calcolare l’n-esimo percentile di dati (elementi array) lungo l’asse specificato.

Sintassi: numpy.percentile (arr, n, asse = Nessuno, out = Nessuno)
Parametri:
arr: matrice di input.
n: valore percentile.
asse: asse lungo il quale vogliamo calcolare il valore percentile. 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: array diverso in cui vogliamo inserire il risultato. L’array deve avere le stesse dimensioni dell’output previsto.

Restituisce: nth percentile dell’array (un valore scalare se l’asse è nessuno) o array con valori percentili lungo l’asse specificato.

Codice n. 1: lavoro

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

import numpy as np

# 1D array

arr = [ 20 , 2 , 7 , 1 , 34 ]

print ( "arr:" , arr)

print ( " 50° percentile di arr: " ,

np.percentile (arr, 50 ))

print ( "25th percentile di arr:" ,

np.percentile (arr, 25 ))

print ( "75° percentile di arr:" ,

np.percentile (arr, 75 )) < /p>

Output:

 arr : [20, 2, 7, 1, 34] 30° percentile di arr: 7.0 25° percentile di arr: 2.0 75° percentile di arr: 20.0

Codice n. 2:

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

import numpy as np

# 2D array

arr = [[ 14 , 17 , 12 , 33 , 44 ],

[ 15 , 6 , 27 , 8 < codice classe = "semplice">, 19 ],

[ 23 , 2 , 54 , 1 , 4 ,]]

print ( "arr:" , arr )

  
  # Percentile array appiattito  
   print   (  "50° percentile di arr, asse = Nessuno:"  ,

np.percentile (arr, 50 ))

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

np.percentile (arr, 0 ))

# Axis percentile = 0

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

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

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

np.percentile (arr, 0 , asse = 0 ))

Output:

 arr: [[14, 17, 12, 33, 44], [15, 6, 27, 8 , 19], [23, 2, 54, 1, 4]] 50° percentile di arr, asse = Nessuno: 15.0 0° percentile di arr, asse = Nessuno: 1.0 50° Percentile di arr, asse = 0: [15. 6. 27. 8. 19.] 0° percentile di arr, asse = 0: [14. 2. 12. 1. 4.] 50° percentile di arr, asse = 1: [17. 15. 4.] 0° percentile di arr, asse = 1: [12. 6. 1.]

Codice n. 3:

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

import numpy as np < /p>

# array 2D

arr = [[ 14 , 17 , 12 , 33 , 44 ],

[ 15 , < C classe ode = "valore"> 6 , 27 , 8 , 19 ],

[ 23 , 2 , 54 , 1 , 4 , ]]

print ( "arr: " , arr)

# percentile asse = 1

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

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

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

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

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

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

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

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

Output:

 arr: [[14, 17, 12, 33, 44], [15, 6, 27, 8, 19], [23, 2, 54, 1 , 4]] 0° percentile di arr, asse = 1: [[17.] [15.] [4.]] 0° percentile di arr, asse = 1: [[12.] [6.] [1.]] 
Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a risolvere il problema. Oltre a numpy.percentile () in Python, controlla altri argomenti relativi a Python functions.

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            Walter Robinson
            
                Massachussetts | 2023-02-07
                
                    Forse ci sono altre risposte? Cosa significa esattamente numpy.percentile () in Python significa esattamente?. Lo userò nella mia tesi di laurea
                
            
        
        
        
            Chen Jackson
            
                Moscow | 2023-02-07
                
                    Semplice e chiaro. Grazie per la condivisione. Il mio punto debole è sempre stato il numpy.percentile () in Python e altri problemi con il Python functions 😁. Tornerò domani con un feedback
                
            
        
        
        
            Anna OConnell
            
                London | 2023-02-07
                
                    Semplice e chiaro. Grazie per la condivisione. Il mio punto debole è sempre stato il numpy.percentile () in Python e altri problemi con il Python functions 😁. Controllato ieri, funziona!