Hướng dẫn how does python calculate quantiles? - làm thế nào để python tính toán lượng tử?
Tính toán lượng tử Q-th của dữ liệu dọc theo trục được chỉ định. Mới trong phiên bản 1.15.0. Parametersaarray_likeaarray_likeMảng đầu vào hoặc đối tượng có thể được chuyển đổi thành một mảng. qarray_like của phaoarray_like of floatQuantile hoặc trình tự lượng tử để tính toán, phải bao gồm từ 0 đến 1. trục {int, tuple of int, none}, tùy chọn{int, tuple of int, None}, optionalTrục hoặc trục dọc theo đó các lượng tử được tính toán. Mặc định là tính toán (các) lượng tử dọc theo phiên bản phẳng của mảng. Outndarray, tùy chọnndarray, optionalMảng đầu ra thay thế để đặt kết quả. Nó phải có hình dạng và chiều dài bộ đệm giống như đầu ra dự kiến, nhưng loại (của đầu ra) sẽ được đúc nếu cần thiết. Overwrite_InputBool, Tùy chọnbool, optionalNếu đúng, sau đó cho phép mảng đầu vào A được sửa đổi bằng các tính toán trung gian, để lưu bộ nhớ. Trong trường hợp này, nội dung của đầu vào A sau khi chức năng này hoàn thành là không xác định. Phương thức, tùy chọnstr, optionalTham số này chỉ định phương pháp sử dụng để ước tính lượng tử. Có nhiều phương pháp khác nhau, một số duy nhất cho Numpy. Xem các ghi chú để giải thích. Các tùy chọn được sắp xếp theo loại R của chúng như được tóm tắt trong giấy H & F [1] là:
Ba phương pháp đầu tiên không liên tục. Numpy xác định thêm các biến thể không liên tục sau của tùy chọn ‘tuyến tính mặc định (7.):
Đã thay đổi trong phiên bản 1.22.0: Đối số này trước đây được gọi là nội suy của Cameron và chỉ cung cấp mặc định của tuyến tính và bốn tùy chọn cuối cùng.This argument was previously called “interpolation” and only offered the “linear” default and last four options. Keepdimsbool, tùy chọnbool, optionalNếu điều này được đặt thành TRUE, các trục bị giảm được để lại trong kết quả là kích thước với kích thước một. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát sóng chính xác so với mảng gốc a. Nội suy, tùy chọnstr, optionalTên không dùng cho đối số từ khóa phương thức. Không dùng nữa kể từ phiên bản 1.22.0. ReturnSquantilescalar hoặc ndarrayquantilescalar or ndarrayNếu Q là một lượng tử duy nhất và trục = không có, thì kết quả là vô hướng. Nếu nhiều lượng tử được đưa ra, trục đầu tiên của kết quả tương ứng với các lượng tử. Các trục khác là các trục còn lại sau khi giảm a. Nếu đầu vào chứa số nguyên hoặc nổi nhỏ hơn Ghi chú Với một vectơ Tham số phương thức tùy chọn chỉ định phương thức sử dụng khi lượng tử mong muốn nằm giữa hai điểm dữ liệu \ [i + g = (q - alpha) / (n - alpha - beta + 1) \] Các phương pháp khác nhau sau đó hoạt động như sau inverted_cdf:Phương pháp 1 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:
Phương pháp 2 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:
Phương pháp 2 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:
Phương pháp 3 của H & F [1]. Phương pháp này cho kết quả không liên tục:
Interpolated_inverted_cdf:
Beta = 1
Interpolated_inverted_cdf:
Interpolated_inverted_cdf:
Beta = 1
Phương pháp Numpy được giữ để tương thích ngược. Lấy Phương pháp Numpy được giữ để tương thích ngược. Lấy Phương pháp Numpy được giữ để tương thích ngược. Mất Phương pháp Numpy được giữ để tương thích ngược. Sử dụng Người giới thiệu 1(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)R. J. Hyndman và Y. Fan, Quantiles mẫu trong các gói thống kê, Nhà thống kê người Mỹ, 50 (4), trang 361-365, 1996 Ví dụ >>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]]) >>> a array([[10, 7, 4], [ 3, 2, 1]]) >>> np.quantile(a, 0.5) 3.5 >>> np.quantile(a, 0.5, axis=0) array([6.5, 4.5, 2.5]) >>> np.quantile(a, 0.5, axis=1) array([7., 2.]) >>> np.quantile(a, 0.5, axis=1, keepdims=True) array([[7.], [2.]]) >>> m = np.quantile(a, 0.5, axis=0) >>> out = np.zeros_like(m) >>> np.quantile(a, 0.5, axis=0, out=out) array([6.5, 4.5, 2.5]) >>> m array([6.5, 4.5, 2.5]) >>> b = a.copy() >>> np.quantile(b, 0.5, axis=1, overwrite_input=True) array([7., 2.]) >>> assert not np.all(a == b) Xem thêm Quantiles được tính toán như thế nào?Lượng tử của một dân số.Pr [x ≤ x] k/q.Đối với một quần thể hữu hạn của các giá trị có thể xảy ra bằng nhau được lập chỉ mục 1, độ, n từ thấp nhất đến cao nhất, K-th q-Quantile của dân số này có thể được tính toán tương đương thông qua giá trị của ip = n k/q.Ip = N k/q.
Lượng tử 0,75 là gì?Bộ tứ thứ ba (Q3) là giá trị trung bình giữa trung bình và giá trị cao nhất (tối đa) của tập dữ liệu.Nó được gọi là phần tư theo kinh nghiệm trên hoặc thứ 75, vì 75% dữ liệu nằm dưới điểm này.3) is the middle value between the median and the highest value (maximum) of the data set. It is known as the upper or 75th empirical quartile, as 75% of the data lies below this point.
Lượng tử 90% là gì?Tỷ lệ phần trăm thứ 90 cho thấy điểm trong đó 90% phần trăm dữ liệu có giá trị thấp hơn số này.Tổng quát hơn, phần trăm PTH là số n mà p% dữ liệu nhỏ hơn n.the point where 90% percent of the data have values less than this number. More generally, the pth percentile is the number n for which p% of the data is less than n. |