我想创建一个函数，它将(排序的)列表作为其参数，并输出一个包含每个元素对应百分位数的列表。例如，fn([1,2,3,4,17])返回[0.0,0.25,0.50,0.75,1.00]。任何人都可以请:帮我更正下面的代码？或提供比我的代码更好的替代方法来将列表中的值映射到相应的百分位数？我当前的代码:defmedian(mylist):length=len(mylist)ifnotlength%2:return(mylist[length/2]+mylist[length/2-1])/2.0returnmylist[length/2]###########################

是否有内置的Numpy/Scipy函数来查找四分位数范围？我自己可以很容易地做到这一点，但是存在mean()基本上是sum/len...defIQR(dist):returnnp.percentile(dist,75)-np.percentile(dist,25) 最佳答案 np.percentile接受多个百分位参数，你最好这样做:q75,q25=np.percentile(x,[75,25])iqr=q75-q25或iqr=np.subtract(*np.percentile(x,[75,25]))比对percentile进行两

是否有内置的Numpy/Scipy函数来查找四分位数范围？我自己可以很容易地做到这一点，但是存在mean()基本上是sum/len...defIQR(dist):returnnp.percentile(dist,75)-np.percentile(dist,25) 最佳答案 np.percentile接受多个百分位参数，你最好这样做:q75,q25=np.percentile(x,[75,25])iqr=q75-q25或iqr=np.subtract(*np.percentile(x,[75,25]))比对percentile进行两

我一直在尝试检查一组用户的percentile_approx。这背后的意图是获取数据集中前25%的客户。因此，为了检查这一点，我运行了以下HIVE查询。selectpercentile_approx(amount,0.75)fromsales但是，此查询返回的值为0.0。我不确定是什么问题。当我对少量记录的样本运行此查询时，结果符合预期。任何人都可以阐明这一点吗？注意-我试图在包含超过330万条记录的数据集中查找百分位数。 最佳答案 selectpercentile_approx(cast(amountasdouble),ARRAY

有没有一种方便的方法来计算序列或一维numpy数组的百分位数？我正在寻找类似于Excel的百分位函数的东西。我查看了NumPy的统计引用，但找不到。我只能找到中位数(第50个百分位数)，但没有更具体的。 最佳答案 您可能对SciPyStats感兴趣包裹。它有thepercentilefunction你追求和许多其他统计好东西。percentile()isavailable在numpy中也是如此。importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])p=np.percentile(a,50)#return50th

有没有一种方便的方法来计算序列或一维numpy数组的百分位数？我正在寻找类似于Excel的百分位函数的东西。我查看了NumPy的统计引用，但找不到。我只能找到中位数(第50个百分位数)，但没有更具体的。 最佳答案 您可能对SciPyStats感兴趣包裹。它有thepercentilefunction你追求和许多其他统计好东西。percentile()isavailable在numpy中也是如此。importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])p=np.percentile(a,50)#return50th