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

Nell’immagine sopra, Q2
— è mediana
dei 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 non è nessuno) o array con valori quantili lungo l’asse specificato.
Codice n. 1:
|
Output:
arr: [20, 2, 7, 1, 34] Q2 quantile di arr: 7.0) Q1 quant ile di arr: 2.0) Q3 quantile di arr: 20.0) 100° quantile di arr: 1.4)
Codice n. 2:
< /p>
# Programma Python che illustra
# array 2D
arr
=
[[
14
< codice classe = "normale">, 12
(
"arr: "
, arr)
# quantile array appiattito
print
(
"50° quantile di arr, asse = Nessuno:"
, np.quantile (arr,.
(
"0° quantile di arr, asse = Nessuno:"
, np.quantile ( arr,
0
))
# quantile per assi = 0
print
(
"50° quantile di arr, asse = 0: "
, np.quantile (arr,.
25
code> , asse
=
0
))
print
(
"0° quantile di arr, asse = 0:"
, np.quantile (arr,
0
# axis quantile = 1
print
(
"50° quantile di arr, asse = 1:"
, np.quantile (arr,.
"0° quantile di arr, asse = 1:"
, np.quantile (arr,
0
))
print
(
"0° quantile di arr, asse = 1:"
,
code>
np.quantile (arr,.
50
, asse
=
True
))
print
(
"0° quantile di arr, asse = 1: "
,
np.quantile (arr,
0
codice> =
True
))
Output:
arr: [[ 14, 17, 12, 33, 44], [15, 6, 27, 8, 19], [23, 2, 54, 1, 4]] 50° quantile di arr, asse = Nessuno: 15.0 0° quantile di arr, asse = Nessuno: 1) 50° quantile di arr, asse = 0: [14.5 4. 19.5 4.5 11.5] 0° quantile di arr, asse = 0: [14 2 12 1 4] 50° quantile di arr, asse = 1: [17 ... 15. 4.] 0° quantile di arr, asse = 1: [12 6 1] 0° quantile di arr, asse = 1: [[17.] [15.] [4.] ] 0° quantile di arr, asse = 1 : [[12] [6] [1]]
Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a risolvere il problema. Oltre a numpy.quantile() in Python, controlla altri argomenti relativi a Python functions.
Vuoi eccellere in Python? Consulta la nostra recensione dei migliori corsi online Python 2023. Se sei interessato alla scienza dei dati, controlla anche come imparare a programmare in R.
A proposito, questo materiale è disponibile anche in altre lingue:
- numpy.quantile() in Python
- Italiano numpy.quantile() in Python
- Deutsch numpy.quantile() in Python
- Français numpy.quantile() in Python
- Español numpy.quantile() in Python
- Türk numpy.quantile() in Python
- Русский numpy.quantile() in Python
- Português numpy.quantile() in Python
- Polski numpy.quantile() in Python
- Nederlandse numpy.quantile() in Python
- 中文 numpy.quantile() in Python
- 한국어 numpy.quantile() in Python
- 日本語 numpy.quantile() in Python
- हिन्दी numpy.quantile() in Python
Abu Dhabi | 2023-02-04
Grazie per le spiegazioni! Sono rimasto bloccato con numpy.quantile() in Python per alcune ore, finalmente l'ho fatto 🤗. Lo userò nella mia tesi di laurea
Shanghai | 2023-02-04
Mi stavo preparando per il mio colloquio di codifica, grazie per aver chiarito questo punto - numpy.quantile() in Python in Python non è il più semplice. Controllato ieri, funziona!
Prague | 2023-02-04
Forse ci sono altre risposte? Cosa significa esattamente numpy.quantile() in Python significa esattamente?. Controllato ieri, funziona!