scipy.stats.

scoreatpercentile#

scipy.stats.scoreatpercentile(a, per, limit=(), interpolation_method='fraction', axis=None)[源代码][源代码]#

计算输入序列在给定百分位数的分数。

例如，per=50 处的分数是中位数。如果所需的百分位数位于两个数据点之间，我们会根据 interpolation 的值在这两个数据点之间进行插值。如果提供了参数 limit，它应该是一个包含两个值（下限，上限）的元组。

参数:
aarray_like

一个一维数组，从中提取分数。

每array_like

提取分数的百分位数。值应在 [0,100] 范围内。

限制tuple, 可选

两个标量的元组，表示计算百分位数的下限和上限。a 在这个（闭合）区间之外的值将被忽略。

插值方法{‘fraction’, ‘lower’, ‘higher’}, 可选

指定当所需的分位数位于两个数据点 i 和 j 之间时使用的插值方法。以下选项可用（默认是 ‘fraction’）：

  • ‘fraction’: i + (j - i) * fraction 其中 fraction 是位于 i 和 j 之间的索引的小数部分

  • ‘lower’: i

  • ‘higher’: j

轴int, 可选

计算百分位数的轴。默认为 None。如果为 None，则在整个数组 a 上计算。

返回:
分数浮点数或ndarray

百分位数得分。

参见

percentileofscore, numpy.percentile

注释

此函数在未来将会被弃用。对于NumPy 1.9及以上版本，numpy.percentile 提供了 scoreatpercentile 的所有功能。并且它的速度显著更快。因此，建议使用numpy >= 1.9的用户使用 numpy.percentile。

示例

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