我是靠谱客的博主 踏实心锁,最近开发中收集的这篇文章主要介绍python中score_Python Scipy stats.scoreatpercentile()用法及代码示例,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

scipy.stats.scoreatpercentile(a, score, kind='rank')函数可以帮助我们在输入数组的给定百分位数处计算分数。

百分位数= 50时的分数是中位数。如果所需的分位数位于两个数据点之间,则根据插值的值在它们之间进行插值。

参数:

arr :[数组]输入数组。

per :[数组]我们需要得分的百分比。

limit :[元组]计算百分位数的下限和上限。

axis :[int]需要计算分数的轴。

结果:相对于数组元素的百分位数得分。

代码1:

# scoreatpercentile

from scipy import stats

import numpy as np

# 1D array

arr = [20, 2, 7, 1, 7, 7, 34, 3]

print("arr : ", arr)

print ("nScore at 50th percentile : ",

stats.scoreatpercentile(arr, 50))

print ("nScore at 90th percentile : ",

stats.scoreatpercentile(arr, 90))

print ("nScore at 10th percentile : ",

stats.scoreatpercentile(arr, 10))

print ("nScore at 100th percentile : ",

stats.scoreatpercentile(arr, 100))

print ("nScore at 30th percentile : ",

stats.scoreatpercentile(arr, 30))

输出:

arr : [20, 2, 7, 1, 7, 7, 34, 3]

Score at 50th percentile : 7.0

Score at 90th percentile : 24.2

Score at 10th percentile : 1.7

Score at 100th percentile : 34.0

Score at 30th percentile : 3.4

代码2:

# scoreatpercentile

from scipy import stats

import numpy as np

arr = [[14, 17, 12, 33, 44],

[15, 6, 27, 8, 19],

[23, 2, 54, 1, 4, ]]

print("arr : ", arr)

print ("nScore at 50th percentile : ",

stats.scoreatpercentile(arr, 50))

print ("nScore at 50th percentile : ",

stats.scoreatpercentile(arr, 50, axis = 1))

print ("nScore at 50th percentile : ",

stats.scoreatpercentile(arr, 50, axis = 0))

输出:

arr : [[14, 17, 12, 33, 44], [15, 6, 27, 8, 19], [23, 2, 54, 1, 4]]

Score at 50th percentile : 15.0

Score at 50th percentile : [ 17. 15. 4.]

Score at 50th percentile : [ 15. 6. 27. 8. 19.]

最后

以上就是踏实心锁为你收集整理的python中score_Python Scipy stats.scoreatpercentile()用法及代码示例的全部内容,希望文章能够帮你解决python中score_Python Scipy stats.scoreatpercentile()用法及代码示例所遇到的程序开发问题。

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