np.percentile函數全面解析

一、np.percentile函數

在數據分析中，我們常常需要了解數據的分布情況，知道數據在何種程度上佔比較高或較低，np.percentile()函數就能夠幫助我們實現這一需求。

np.percentile(a, q, axis=None, out=None)

其中，a表示需要計算的數據，q表示求解的分位數，axis表示需要計算的數據的軸向，out表示可選參數。

二、np.percentile函數用法

np.percentile函數主要用於計算數據在不同百分位數的值，例如，想知道一組數據在90%的百分位數處的值，就可以這樣寫：

import numpy as np
data=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
np.percentile(data,90)

輸出結果為9.1。

需要注意的是，np.percentile函數中的q參數是一個數組，即可以計算多個分位數，並返回對應結果：

np.percentile(data, [20, 50, 80])

輸出結果為array([2.8, 5.5, 8.2])。

三、np.percentile 計算原理

要理解np.percentile函數的計算原理，需要先了解「分位數」的概念，分位數是指將所有數按大小順序排序後，按照百分數的大小，將其分為100份，每份的數據量即為1%。其中，中位數就是50%的分位數。

np.percentile函數在計算分位數時，採用向下取整的方式計算。例如，計算數據在50%百分位數上的值，如果總數據數量為n，那麼就找到排序後位置為n/2的數據，這就是50%分位數。

四、np.percentile函數怎麼用

np.percentile函數可以應用於各種數據分析的場景，例如，可以用於計算數據集的平均數、中位數、眾數、四分位數等。在金融、醫療等領域，也可用於分析數據分布，評估數據提取效率。

五、np.percentile()函數超詳解

np.percentile函數功能強大，具有很多可選參數：

1. axis參數表示對數據的哪個維度進行計算，默認值為None，表示計算整個數據的分位數；
2. out參數表示計算結果輸出的位置，默認值為None，表示直接返回結果；
3. interpolation參數表示計算分位數時使用的插值方式，默認為linear（線性插值），還可以選擇lower（向下取整）、higher（向上取整）、nearest（離值最近的整數）的插值方法。

舉個例子，計算一個3D張量數據的80%分位數：

data=np.random.rand(4,5,6)
np.percentile(data,80,axis=(0,1))

輸出結果為一個長度為6的向量。

六、np.percentile函數超詳解

在圖像處理中，np.percentile函數也有很好的應用，可以實現多種圖像處理的功能，例如對圖像的亮度調整、圖像的對比度增強等。下面舉一個圖像亮度調整的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import skimage.data
image=skimage.data.astronaut()
p3, p97 = np.percentile(image, (3, 97))
image_rescale = exposure.rescale_intensity(image, in_range=(p3, p97))
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 5), sharex=True, sharey=True)
ax = axes.ravel()
ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title('Before')
ax[1].imshow(image_rescale, cmap='gray')
ax[1].set_title('After')
fig.tight_layout()
plt.show()

上面的代碼將一張宇航員照片進行了亮度調整，輸出結果為一個子圖，左邊為原圖，右邊為調整後的圖。

七、np.percentile函數語法

總體來說，np.percentile函數的語法簡單而又靈活。

np.percentile(a, q, axis=None, out=None)

在使用時需要確定好計算的數據、需要計算的分位數、計算的軸向、輸出結果的位置等參數，具體使用可以根據自己的需求靈活選擇。