正態(tài)分布最早是由一位數(shù)學(xué)家從二項(xiàng)分布在n趨近于無(wú)窮大時(shí)的近似而推導(dǎo)出來(lái)的。 二項(xiàng)分布的概率密度C(m,n)*p^m*(1-p)^(n-m),考慮此函數(shù)在n趨近于無(wú)窮大,m在n/2附近時(shí)的近似。 求近似時(shí),關(guān)鍵的一步是用斯特靈公式:N!約等于N的N次方乘以根號(hào)下2πN再除以e的N次方,當(dāng)N非常大時(shí)。在具體推導(dǎo)中,對(duì)于n,n-m,m都可以適用此近似。 另一個(gè)關(guān)鍵步驟是,推導(dǎo)中用d^2=np(1-p)來(lái)代換,也就是說(shuō),二項(xiàng)分布的分散,對(duì)于二項(xiàng)分布的近似,仍然是一個(gè)有意義的有限的值。
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在屏幕輸出的命令中,%是格式符號(hào),%d代表整數(shù),%s代表字符
單獨(dú)看%,是一個(gè)運(yùn)算符號(hào),求余數(shù)
1%5 = 1, 2%5 = 2, 3%5 = 3, 4%5 = 4, 5%5 = 0
另外一個(gè)簡(jiǎn)單的用途是,通過(guò)運(yùn)算結(jié)果判斷一個(gè)數(shù)是否能被另外一個(gè)數(shù)整除
比如:
a = 'test'
print 'it is a %s' %(a)
打印的結(jié)果就是 it is a test。
函數(shù)
Python的函數(shù)支持遞歸、默認(rèn)參數(shù)值、可變參數(shù),但不支持函數(shù)重載。為了增強(qiáng)代碼的可讀性,可以在函數(shù)后書寫“文檔字符串”(Documentation Strings,或者簡(jiǎn)稱docstrings),用于解釋函數(shù)的作用、參數(shù)的類型與意義、返回值類型與取值范圍等??梢允褂脙?nèi)置函數(shù)help()打印出函數(shù)的使用幫助。比如:
def randint(a, b):
... "Return random integer in range [a, b], including both end points."...
help(randint)
Help on function randint in module __main__:
randint(a, b)
Return random integer inrange[a, b], including both end points.
以上內(nèi)容參考:百度百科-Python
1. 你可能會(huì)喜歡SciPy的統(tǒng)計(jì)軟件包。它有百分函數(shù)你之后,許多其他統(tǒng)計(jì)好吃的東西。
此票證相信他們不會(huì)被整合percentile()到numpy的很快。
2.
順便說(shuō)一句,有百分函數(shù)的純Python,萬(wàn)一一個(gè)不希望依賴于SciPy的。具體函數(shù)如下復(fù)制:
## {{{ CodeGo.net (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 CodeGo.net }}}
3.
檢查scipy.stats模塊:
scipy.stats.scoreatpercentile
4.
import numpy as np
a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108]
print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile
5.
百分看到定義預(yù)期結(jié)果從提供的列表,低于該值的百分之P被發(fā)現(xiàn)的價(jià)值。為了得到這一點(diǎn),你一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)。
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
如果您寧愿從處于或低于該值的百分之P被發(fā)現(xiàn)所提供的列表中獲得的價(jià)值,這個(gè)簡(jiǎn)單的修改:
def percentile(N, P):
n = int(round(P * len(N) + 0.5))
if n 1:
return N[n-2]
else:
return 0
6.
numpy.percentile
在那里我很想念?
7.
size=len(mylist)
p5=mylist[math.ceil((size*5)/100)-1]
p25=mylist[math.ceil((size*25)/100)-1]
p50=mylist[math.ceil((size*50)/100)-1]
p75=mylist[math.ceil((size*75)/100)-1]
p95=mylist[math.ceil((size*95)/100)-1]
在日常的數(shù)據(jù)分析中,分位數(shù) 是非常重要的一環(huán),在探查數(shù)據(jù)分布,定義指標(biāo)中都必不可缺。但 python 里的分位數(shù)計(jì)算卻潛藏了一些坑點(diǎn),特分享。
我們先看看百度百科的 分位數(shù) 定義:
正如上文所言,四分位數(shù) 就是將數(shù)據(jù)從小到大排成4等分,然后取出3個(gè)分割點(diǎn)的數(shù)值。百分位數(shù)則以此類推,通過(guò)分位數(shù) 我們可以對(duì)數(shù)據(jù)的分布有更深的了解:
分位數(shù) 的定義是很容易理解的,但大部分人不知道的是,分位數(shù)的計(jì)算方法有兩種:
我們依舊以 四分位數(shù) 為例
三種方法各有利弊,但結(jié)果都可能存在差距,需要與需求方仔細(xì)確認(rèn)到底是哪個(gè)計(jì)算方法。
能滿足4分位計(jì)算的函數(shù)主要有2個(gè):numpy 的 percentile 方法 和 pandas 的 quantile 方法 。但他們的計(jì)算方法都是 1+(n-1)方法,我們看個(gè)例子:
既然沒(méi)有現(xiàn)成的方法,我們就手寫一個(gè) n 的方法。
百分位的計(jì)算是非常常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析需求,但在實(shí)際使用時(shí)并沒(méi)有那么的簡(jiǎn)單,專業(yè)的統(tǒng)計(jì)邏輯和""我們以為""的邏輯并不盡然相同。需時(shí)時(shí)謹(jǐn)慎,校驗(yàn)數(shù)據(jù)。
在python中,操作符%是用來(lái)對(duì)整數(shù)或小數(shù)取余的,比如當(dāng)輸入12%8,此時(shí)運(yùn)算的結(jié)果是4;如果輸入12.3%7,這時(shí)運(yùn)算結(jié)果是5.3。
本文名稱:python百分位函數(shù),百分位圖 python
網(wǎng)站網(wǎng)址:http://chinadenli.net/article36/hegesg.html
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