本教程详细介绍NumPy库中的`np.percentile`函数，涵盖其参数设置、计算百分位数的方法及应用场景，帮助读者掌握数据统计分析技巧。
`numpy.percentile` 是 Python 科学计算库 numpy 中的一个功能强大的函数，用于计算数组数据的分位数。分位数是一种统计概念，它将数据集分为相等的部分，例如第一四分位数（Q1）将数据划分为前25%和后75%，而第三四分位数（Q3）则划分成前75%和后25%。`np.percentile` 函数可以计算任意百分位数，不仅限于中位数。
### 参数解析
- **`a`**: 输入的 numpy 数组，可为多维数组。用于计算指定分位数的数据集。
- **`q`**: 浮点数值，范围在 0 到 100之间；表示要计算的具体百分位数。例如 `q=50` 表示求中位数（即50%的分位数）；也可以传入一个包含多个值的序列。
- **`axis`**: 可选参数，指定沿哪个轴进行操作。默认为None时应用于整个数组；设置为0或1分别表示沿着列和行计算百分位数。
- **`keepdims`**: 布尔类型，默认False；如果设为True，则在执行过程中保持维度不变。
### 示例
当 `a` 是一维数组，如 `[1, 2, 3, 4, 5]`, 使用 `np.percentile(a, 50)` 可计算中位数。对二维数组操作时：
```python
a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
print(np.percentile(a, 50, axis=0)) # 按列求分位数，输出每一列的中位数值。
print(np.percentile(a, 50, axis=1)) # 沿行计算
```
上述代码将分别给出各列和各行上的中位值。
### 分位数的理解
理解 `np.percentile` 的工作原理关键在于它找到的是这样一个点：在排序后的数据集中，有特定比例的数值小于或等于该点。例如对于 `q=60` 和一个包含9个元素的数据集来说，我们需要找到这样一点，在这之前（包括这点）大约有60%的数据值。
### 实际应用
在数据分析、机器学习等领域中，`np.percentile` 函数非常有用，可用于处理异常数据点或评估模型性能。例如通过计算上下四分位数确定正常数值范围；或者分析预测误差的分布情况等。
总结来说，`numpy.percentile` 是一个强大且灵活的功能工具，能够快速准确地帮助我们获取不同大小和形状数组的数据分位数信息，从而更好地理解和利用数据集中的统计特性。
5星
