scipy.stats.

scoreatpercentile#

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

Berechnet den Wert bei einem gegebenen Perzentil der Eingabesequenz.

Der Wert bei per=50 ist beispielsweise der Median. Wenn das gewünschte Quantil zwischen zwei Datenpunkten liegt, wird je nach Wert von interpolation dazwischen interpoliert. Wenn der Parameter limit angegeben ist, sollte er ein Tupel (untere, obere) aus zwei Werten sein.

Parameter:

aarray_like

Ein 1-D-Array von Werten, aus denen der Wert extrahiert werden soll.

perarray_like

Perzentil(e), bei dem/denen der Wert extrahiert werden soll. Werte sollten im Bereich [0,100] liegen.

limittuple, optional

Tupel aus zwei Skalaren, den unteren und oberen Grenzen, innerhalb derer das Perzentil berechnet werden soll. Werte von a außerhalb dieses (geschlossenen) Intervalls werden ignoriert.

interpolation_method{‘fraction’, ‘lower’, ‘higher’}, optional

Gibt die Interpolationsmethode an, die verwendet werden soll, wenn das gewünschte Quantil zwischen zwei Datenpunkten i und j liegt. Die folgenden Optionen sind verfügbar (Standard ist ‘fraction’)

'fraction': i + (j - i) * fraction wobei fraction der Bruchteil des Index ist, der von i und j umschlossen wird.

'lower': i

'higher': j

axisint, optional

Achse, entlang derer die Perzentile berechnet werden. Standard ist None. Wenn None, wird über das gesamte Array a berechnet.

Rückgabe:

scorefloat oder ndarray: Wert bei Perzentil(en).

Siehe auch

percentileofscore, numpy.percentile

Hinweise

Diese Funktion wird in Zukunft obsolet. Ab NumPy 1.9 bietet numpy.percentile die gesamte Funktionalität, die scoreatpercentile bietet. Und sie ist deutlich schneller. Daher wird für Benutzer mit numpy >= 1.9 die Verwendung von numpy.percentile empfohlen.

Beispiele

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