python的百分位函数 numpy 百分位数

python输出百分比的两种方式

方式1：参数格式化：{:.2%}、{:.1%}、{:.0%}

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{:.2%}：显示小数点后2位

print('percent: {:.2%}'.format(10/50))

percent: 25.00%

print('percent: {:.1%}'.format(10/50))

percent: 25.0%

print('percent: {:.0%}'.format(10/50))

percent: 25%

方式2：先格式化为float，再处理成%格式： {:.2f}%、{:.1f}%、 {:.0f}%

print('percent: {:.2f}%'.format(10/50*100))

percent: 25.00%

print('percent: {:.0f}%'.format(10/50*100))

percent: 25%

特别说明

方式二相对于方式一，把%提到{}外，但计算值的时候必须乘以100

聊聊python的分位数

在日常的数据分析中，分位数是非常重要的一环，在探查数据分布，定义指标中都必不可缺。但 python 里的分位数计算却潜藏了一些坑点，特分享。

我们先看看百度百科的分位数定义：

正如上文所言，四分位数就是将数据从小到大排成4等分，然后取出3个分割点的数值。百分位数则以此类推，通过分位数我们可以对数据的分布有更深的了解：

分位数的定义是很容易理解的，但大部分人不知道的是，分位数的计算方法有两种：

我们依旧以四分位数为例

三种方法各有利弊，但结果都可能存在差距，需要与需求方仔细确认到底是哪个计算方法。

能满足4分位计算的函数主要有2个：numpy 的 percentile 方法和 pandas 的 quantile 方法。但他们的计算方法都是 1+(n-1)方法，我们看个例子：

既然没有现成的方法，我们就手写一个 n 的方法。

百分位的计算是非常常见的数据分析需求，但在实际使用时并没有那么的简单，专业的统计逻辑和""我们以为""的逻辑并不尽然相同。需时时谨慎，校验数据。

如何计算百分位数与Python / numpy的

1. 你可能会喜欢SciPy的统计软件包。它有百分函数你之后，许多其他统计好吃的东西。

此票证相信他们不会被整合percentile()到numpy的很快。

顺便说一句，有百分函数的纯Python，万一一个不希望依赖于SciPy的。具体函数如下复制：

## {{{ CodeGo.net (r1)

import math

import functools

def percentile(N, percent, key=lambda x:x):

"""

Find the percentile of a list of values.

@parameter N - is a list of values. Note N MUST BE already sorted.

@parameter percent - a float value from 0.0 to 1.0.

@parameter key - optional key function to compute value from each element of N.

@return - the percentile of the values

"""

if not N:

return None

k = (len(N)-1) * percent

f = math.floor(k)

c = math.ceil(k)

if f == c:

return key(N[int(k)])

d0 = key(N[int(f)]) * (c-k)

d1 = key(N[int(c)]) * (k-f)

return d0+d1

# median is 50th percentile.

median = functools.partial(percentile, percent=0.5)

## end of CodeGo.net }}}

检查scipy.stats模块：

scipy.stats.scoreatpercentile

import numpy as np

a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108]

print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile

百分看到定义预期结果从提供的列表，低于该值的百分之P被发现的价值。为了得到这一点，你一个简单的函数。

def percentile(N, P):

"""

Find the percentile of a list of values

@parameter N - A list of values. N must be sorted.

@parameter P - A float value from 0.0 to 1.0

@return - The percentile of the values.

"""

n = int(round(P * len(N) + 0.5))

return N[n-1]

# A = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

# B = (15, 20, 35, 40, 50)

# print percentile(A, P=0.3)

# 4

# print percentile(A, P=0.8)

# 9

# print percentile(B, P=0.3)

# 20

# print percentile(B, P=0.8)

# 50

如果您宁愿从处于或低于该值的百分之P被发现所提供的列表中获得的价值，这个简单的修改：

def percentile(N, P):

n = int(round(P * len(N) + 0.5))

if n 1:

return N[n-2]

else:

return 0

numpy.percentile

在那里我很想念？

size=len(mylist)

p5=mylist[math.ceil((size*5)/100)-1]

p25=mylist[math.ceil((size*25)/100)-1]

p50=mylist[math.ceil((size*50)/100)-1]

p75=mylist[math.ceil((size*75)/100)-1]

p95=mylist[math.ceil((size*95)/100)-1]

python里的%是什么意思？

在屏幕输出的命令中，%是格式符号，%d代表整数，%s代表字符

单独看%，是一个运算符号，求余数

1%5 = 1, 2%5 = 2, 3%5 = 3, 4%5 = 4, 5%5 = 0

另外一个简单的用途是，通过运算结果判断一个数是否能被另外一个数整除

比如：

a = 'test'

print 'it is a %s' %(a)

打印的结果就是 it is a test。

函数

Python的函数支持递归、默认参数值、可变参数，但不支持函数重载。为了增强代码的可读性，可以在函数后书写“文档字符串”(Documentation Strings，或者简称docstrings)，用于解释函数的作用、参数的类型与意义、返回值类型与取值范围等。可以使用内置函数help()打印出函数的使用帮助。比如：

def randint(a, b):

... "Return random integer in range [a, b], including both end points."...

help(randint)

Help on function randint in module __main__:

randint(a, b)

Return random integer inrange[a, b], including both end points.

以上内容参考：百度百科-Python

本文标题：python的百分位函数 numpy 百分位数
网页路径：https://www.cdcxhl.com/article2/dojscic.html

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