python中如何定义函数,Pythonfind函数用法

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python中如何定义函数,Pythonfind函数用法

python中如何定义函数,Pythonfind函数用法

numpy .百分点

numpy.percentile(a,q,axis=None,out=None,overwrite_input=False,interpolation=linear ,keep dims=False)[来源]

计算沿指定坐标轴的第q个数据百分位数。

返回数组元素的第q个百分位数。参数:a: array _ like

输入数组或可以转换为数组的对象。

问:像数组一样的浮动

要计算的百分位或百分位序列,

必须介于0和100之间,包括0和100。

轴:{int,int的元组,none},可选

沿着计算百分位数的一个或多个轴。

默认值沿数组计算展平版本的百分位数。

在版本1.9.0中更改:支持轴元组。

Out :ndarray,可选

放置结果的替代输出数组。

它的形状和缓冲长度必须与预期的输出相同,

但是(如果需要的话)类型(输出)将被强制转换。

Overwrite_input :bool,可选

如果是真的,

允许通过中间计算来修改输入数组a,

为了节省内存。在这种情况下,

这个功能完成后,输入A的内容是不确定的。

插值:

{ 线性,较低,较高,中点,最近 }

该可选参数指定所需百分比何时位于两个数据点i j。

在以下之间使用的插值方法:

1)“线性”:I(j-I)*分数,

分数是由I和j包围的指数的小数部分。

2)‘下’:我。

3)“更高”:j。

4)“最近的”:I或J,以最近的为准。

5)“中点”:(i j)/2。

版本1.9.0中的新功能。

Keepdims :bool,可选

如果设置为True,缩减的轴将保持大小为1的大小。

使用此选项,将会正确广播原始数组a的结果。

版本1.9.0中的新功能。

返回值:百分点值:标量或n数组

如果q是单个百分位数并且轴=无,

结果是标量。如果给定了多个百分点,

结果的第一个轴对应于百分位数。

其他轴是减去A后剩下的轴。

如果输入包含小于float64的整数或浮点数,

输出数据类型是float64。

否则,输出数据类型与输入数据类型相同。

如果指定了out,则返回该数组。

笔记

给定长度为N的向量V,V的第q百分位是从最小值到整数的值q/100。如果归一化排序与Q的位置完全不匹配,则两个最近邻的值和距离以及插值参数将确定百分位数。如果q=50,这个函数和中位数一样;如果q=0,与最小值相同;如果q=100,则与最大值相同。

示例a=np.array([[10,7,4],[3,2,1]])

a

数组([[10,7,4],

[ 3, 2, 1]])

百分位数(a,50)

3.5

百分位数(a,50,轴=0)

数组([6.5,4.5,2.5])

百分位数(a,50,轴=1)

数组([7。 2.])

np.percentile(a,50,axis=1,keepdims=True)

数组([[7。],

[2.]]) m=np.percentile(a,50,轴=0)

out=np.zeros_like(m)

np.percentile(a,50,轴=0,out=out)

数组([6.5,4.5,2.5])

m

array([6.5,4.5,2.5]) b=a.copy()

np.percentile(b,50,轴=1,overwrite_input=True)

数组([7。 2.])

断言not np.all(a==b)

不同类型的插值可以图形化显示:导入matplotlib.pyplot作为plt

na=np.arange(4)

p=np.linspace(0,100,6001)

ax=plt.gca()

线条=[

(线性,无),

(更高,-),

(下,-),

(最近的,-. ),

(中点,-. ),

]

对于插值,线条样式:

ax.plot(

p,np .百分点(a,p,插值=插值),

label=插值,linestyle=样式)

ax.set(

title=列表的插值方法: str(a),

xlabel=百分点,

ylabel=返回列表项,

yticks=a)

ax.legend()

plt.show()

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