python numpy库np.percentile用法说明

以下是关于“python numpy库np.percentile用法说明”的完整攻略。

背景

在numpy库中，我们可以使用np.percentile()函数来计算数组中的百分位数。本攻略将介绍如使用np.percentile()函数，并提供两个示例来演示如何使用np.percentile()函数计算数组中的百位数。

np.percentile()函数

np.percentile()函数用于计算数组中的百分位数。以下是np.percentile()函数的语法：

np.percentile(arr, q, axis=None)

其中，arr是要计算百分位数的数组，q是要计算的百分数，axis是要沿着哪个轴计算百分位数。如果不指定axis，则默认计算整个数组的百分位数。

示例

以下是两个示例，分别演示了如何使用np.percentile()函数计算数组中的百分位数。

示例一：计算数组中的百位数

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算数组中的百分位数
p = np.percentile(arr, 50)

print(p)

在上面的示例中，我们了一个数组arr。然后，我们使用np.percentile()函数计算数组中的百分位数，并将结果存在变量p中。在这例中，我们计算了数组中的50%百分位数。最后，我们打印了计算结果。

示例二：计算二维数组中的百分位数

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算二数组中百分位数
p = np.percentile(arr, 50, axis=0)

print(p)

在上面的示例中，我们创建了一个二维数组arr。然后，我们使用np.percentile()函数计算二维数组中的百分位数，并将结果存储在变量p中在这个示例中，我们计算了二维数组中每列的50%百分位数。最后，我们打印了计算结果。

结论

综上所述，“python numpy库np.percentile用法说明”的攻略介绍了如何使用np.percentile()函数计算数组中的百分位提供了两个示例来演示如何使用np.percentile()函数计算数组中的百分位数。可以根据需要选择适合的示操作。