documentation for quantile (trong phần Giới thiệu thêm>> Thuật toán) cung cấp thuật toán chính xác được sử dụng. Dưới đây là một số mã python nào đó cho một quantile duy nhất cho một mảng phẳng, sử dụng bottleneck để làm phân loại từng phần:
import numpy as np
import botteleneck as bn
def quantile(a, prob):
"""
Estimates the prob'th quantile of the values in a data array.
Uses the algorithm of matlab's quantile(), namely:
- Remove any nan values
- Take the sorted data as the (.5/n), (1.5/n), ..., (1-.5/n) quantiles.
- Use linear interpolation for values between (.5/n) and (1 - .5/n).
- Use the minimum or maximum for quantiles outside that range.
See also: scipy.stats.mstats.mquantiles
"""
a = np.asanyarray(a)
a = a[np.logical_not(np.isnan(a))].ravel()
n = a.size
if prob >= 1 - .5/n:
return a.max()
elif prob <= .5/n:
return a.min()
# find the two bounds we're interpreting between:
# that is, find i such that (i+.5)/n <= prob <= (i+1.5)/n
t = n * prob - .5
i = np.floor(t)
# partial sort so that the ith element is at position i, with bigger ones
# to the right and smaller to the left
a = bn.partsort(a, i)
if i == t: # did we luck out and get an integer index?
return a[i]
else:
# we'll linearly interpolate between this and the next index
smaller = a[i]
larger = a[i+1:].min()
if np.isinf(smaller):
return smaller # avoid inf - inf
return smaller + (larger - smaller) * (t - i)
Tôi chỉ làm những đơn quantile, trường hợp 1d vì đó là tất cả những gì cần thiết. Nếu bạn muốn một số lượng tử, nó có thể đáng giá chỉ làm đủ loại; để làm điều đó trên mỗi trục và biết bạn không có bất kỳ lệnh cấm nào, tất cả những gì bạn cần làm là thêm đối số trục vào sắp xếp và vector hóa bit nội suy tuyến tính. Làm cho nó trên mỗi trục với nans sẽ là một chút phức tạp hơn.
Mã này cung cấp cho:
>>> quantile([ 8.60789925e-05, 1.98989354e-05 , 1.68308882e-04, 1.69379370e-04], 0.8)
0.00016905822360000001
và mã MATLAB cho 0.00016905822359999999; sự khác biệt là 3e-20. (ít hơn độ chính xác của máy)
Tại sao bạn nên downvote? Nếu có vấn đề với câu trả lời của tôi, tôi rất muốn biết nó là gì. – slayton