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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