numpy.quantile() in Python

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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:

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

import numpy as np


# 1D array

arr < classe codice = "parola chiave"> = [ 20 , 2 , 7 , 1 , 34 ]

print ( "arr:" , arr)

print ( " Q2 quantile di arr: " , np.quantile (arr,. 50 ))

print ( "Q1 quantile di arr:" , np.quantile (arr,. 25 ))

print ( "Q3 quantile di arr:" , np.quantile (arr,. code> 75 ))

print ( "100° quantile di arr:" , np.quantile (arr,. 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
# metodo numpy.quantile ()

import numpy as np


# array 2D

arr = [[ 14 < codice classe = "normale">, 17 , 12 , 33 , 44 ],

[ 15 , 6 , 27 , 8 , 19 ],

[ < classe codice = "valore"> 23 , 2 , 54 , 1 , 4 , ]]

print ( "arr: " , arr)

< p>
# quantile array appiattito

print ( "50° quantile di arr, asse = Nessuno:" , np.quantile (arr,. 50 ))

print ( "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 , asse = 0 ))


# axis quantile = 1

print ( "50° quantile di arr, asse = 1:" , np.quantile (arr,. 50 , asse = 1 ))

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

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

np.quantile (arr,. 50 , asse = 1 , k eepdims = True ))

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

np.quantile (arr, 0 codice> , asse = 1 , keepdims = 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]] 

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