scipy.stats.

scoreatpercentile#

scipy.stats.scoreatpercentile(a, на, limit=(), interpolation_method='fraction', ось=None)[источник]#

Вычисляет оценку на заданном процентиле входной последовательности.

Например, оценка в per=50 является медианой. Если желаемый квантиль находится между двумя точками данных, мы интерполируем между ними в соответствии со значением интерполяция. Если параметр limit предоставляется, он должен быть кортежем (нижняя, верхняя) из двух значений.

Параметры:

aarray_like

Одномерный массив значений, из которых извлекается оценка.

наarray_like

Процентили, по которым извлекается оценка. Значения должны быть в диапазоне [0,100].

limitкортеж, необязательный

Кортеж из двух скаляров, нижний и верхний пределы, в которых вычислять процентиль. Значения a вне этого (закрытого) интервала будут игнорироваться.

interpolation_method{'fraction', 'lower', 'higher'}, опционально

Определяет метод интерполяции для использования, когда желаемый квантиль находится между двумя точками данных i и j Доступны следующие опции (по умолчанию 'fraction'):

‘fraction’: i + (j - i) * fraction где fraction является дробной частью индекса, окружённой i и j

'lower': i

‘higher’: j

осьint, необязательный

Ось, вдоль которой вычисляются процентили. По умолчанию None. Если None, вычисляется по всему массиву a.

Возвращает:

scorefloat или ndarray: Оценка на процентиле(ях).

Смотрите также

percentileofscore, numpy.percentile

Примечания

Эта функция устареет в будущем. Для NumPy 1.9 и выше, numpy.percentile предоставляет весь функционал, который scoreatpercentile предоставляет. И это значительно быстрее. Поэтому рекомендуется использовать numpy.percentile для пользователей с numpy >= 1.9.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> a = np.arange(100)
>>> stats.scoreatpercentile(a, 50)
49.5