Làm cách nào để tính phần trăm với python/numpy?

Question

Có cách nào thuận tiện để tính toán phần trăm cho một mảng numpy chuỗi hoặc một chiều không?

Tôi đang tìm một cái gì đó tương tự như chức năng phần trăm của Excel.

Tôi đã xem số liệu thống kê của NumPy tham chiếu và không thể tìm thấy thông tin này. Tất cả những gì tôi có thể tìm thấy là trung bình (50 phần trăm), nhưng không phải là một cái gì đó cụ thể hơn.

Answer 1

Bạn có thể quan tâm đến gói SciPy Stats. Nó có the percentile function bạn đang theo dõi và nhiều tính năng thống kê khác.

percentile()is available trong numpy quá.

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3,4,5]) 
p = np.percentile(a, 50) # return 50th percentile, e.g median. 
print p 
3.0 

This ticket dẫn tôi để tin rằng họ sẽ không được tích hợp vào percentile() NumPy bất cứ lúc nào sớm.

Answer 2

Nhân tiện, có a pure-Python implementation of percentile function, trong trường hợp một người không muốn phụ thuộc vào scipy. Các chức năng được sao chép dưới đây:

## {{{ http://code.activestate.com/recipes/511478/ (r1) 
import math 
import functools 

def percentile(N, percent, key=lambda x:x): 
    """ 
    Find the percentile of a list of values. 

    @parameter N - is a list of values. Note N MUST BE already sorted. 
    @parameter percent - a float value from 0.0 to 1.0. 
    @parameter key - optional key function to compute value from each element of N. 

    @return - the percentile of the values 
    """ 
    if not N: 
     return None 
    k = (len(N)-1) * percent 
    f = math.floor(k) 
    c = math.ceil(k) 
    if f == c: 
     return key(N[int(k)]) 
    d0 = key(N[int(f)]) * (c-k) 
    d1 = key(N[int(c)]) * (k-f) 
    return d0+d1 

# median is 50th percentile. 
median = functools.partial(percentile, percent=0.5) 
## end of http://code.activestate.com/recipes/511478/ }}} 

Answer 3

séc cho module scipy.stats:

scipy.stats.scoreatpercentile 

Answer 4

Định nghĩa của percentile Tôi thường nhìn thấy hy vọng kết quả là giá trị từ danh sách được cung cấp dưới đây mà P phần trăm của giá trị được tìm thấy ... có nghĩa là kết quả phải từ tập hợp, không phải là nội suy giữa các phần tử đã đặt. Để có được điều đó, bạn có thể sử dụng một hàm đơn giản hơn.

def percentile(N, P): 
    """ 
    Find the percentile of a list of values 

    @parameter N - A list of values. N must be sorted. 
    @parameter P - A float value from 0.0 to 1.0 

    @return - The percentile of the values. 
    """ 
    n = int(round(P * len(N) + 0.5)) 
    return N[n-1] 

# A = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) 
# B = (15, 20, 35, 40, 50) 
# 
# print percentile(A, P=0.3) 
# 4 
# print percentile(A, P=0.8) 
# 9 
# print percentile(B, P=0.3) 
# 20 
# print percentile(B, P=0.8) 
# 50 

Nếu bạn muốn nhận được giá trị từ danh sách được cung cấp bằng hoặc thấp hơn mà P phần trăm của giá trị được tìm thấy, sau đó sử dụng sửa đổi đơn giản này:

def percentile(N, P): 
    n = int(round(P * len(N) + 0.5)) 
    if n > 1: 
     return N[n-2] 
    else: 
     return N[0] 

Hoặc với đơn giản hóa được đề xuất bởi @ijustlovemath :

def percentile(N, P): 
    n = max(int(round(P * len(N) + 0.5)), 2) 
    return N[n-2] 

Answer 5

Dưới đây là cách thực hiện điều đó mà không cần sần, chỉ sử dụng python để tính phần trăm.

import math 

def percentile(data, percentile): 
    size = len(data) 
    return sorted(data)[int(math.ceil((size * percentile)/100)) - 1] 

p5 = percentile(mylist, 5) 
p25 = percentile(mylist, 25) 
p50 = percentile(mylist, 50) 
p75 = percentile(mylist, 75) 
p95 = percentile(mylist, 95) 

Answer 6

import numpy as np 
a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108] 
print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile 

Answer 7

Để tính toán phần trăm của một loạt, chạy:

from scipy.stats import rankdata 
import numpy as np 

def calc_percentile(a, method='min'): 
    if isinstance(a, list): 
     a = np.asarray(a) 
    return rankdata(a, method=method)/float(len(a)) 

Ví dụ:

a = range(20) 
print {val: round(percentile, 3) for val, percentile in zip(a, calc_percentile(a))} 
>>> {0: 0.05, 1: 0.1, 2: 0.15, 3: 0.2, 4: 0.25, 5: 0.3, 6: 0.35, 7: 0.4, 8: 0.45, 9: 0.5, 10: 0.55, 11: 0.6, 12: 0.65, 13: 0.7, 14: 0.75, 15: 0.8, 16: 0.85, 17: 0.9, 18: 0.95, 19: 1.0}