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当我尝试在 MATLAB 中计算第 75 个百分位数时,得到的值与在 NumPy 中得到的值不同。
MATLAB:
>> x = [ 11.308 ; 7.2896; 7.548 ; 11.325 ; 5.7822; 9.6343;
7.7117; 7.3341; 10.398 ; 6.9675; 10.607 ; 13.125 ;
7.819 ; 8.649 ; 8.3106; 12.129 ; 12.406 ; 10.935 ;
12.544 ; 8.177 ]
>> prctile(x, 75)
ans =
11.3165
Python + NumPy:
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([ 11.308 , 7.2896, 7.548 , 11.325 , 5.7822, 9.6343,
7.7117, 7.3341, 10.398 , 6.9675, 10.607 , 13.125 ,
7.819 , 8.649 , 8.3106, 12.129 , 12.406 , 10.935 ,
12.544 , 8.177 ])
>>> np.percentile(x, 75)
11.312249999999999
我也用 R 检查了答案,我得到了 NumPy 的答案。
回复:
> x <- c(11.308 , 7.2896, 7.548 , 11.325 , 5.7822, 9.6343,
+ 7.7117, 7.3341, 10.398 , 6.9675, 10.607 , 13.125 ,
+ 7.819 , 8.649 , 8.3106, 12.129 , 12.406 , 10.935 ,
+ 12.544 , 8.177)
> quantile(x, 0.75)
75%
11.31225
这是怎么回事?有没有办法让 Python 和 R 的行为反射(reflect) MATLAB 的行为?
最佳答案
MATLAB 显然默认使用中点插值。NumPy 和 R 默认使用线性插值:
In [182]: np.percentile(x, 75, interpolation='linear')
Out[182]: 11.312249999999999
In [183]: np.percentile(x, 75, interpolation='midpoint')
Out[183]: 11.3165
了解linear
和midpoint
之间的区别,考虑这个简单的例子:
In [187]: np.percentile([0, 100], 75, interpolation='linear')
Out[187]: 75.0
In [188]: np.percentile([0, 100], 75, interpolation='midpoint')
Out[188]: 50.0
要编译最新版本的 NumPy(使用 Ubuntu):
mkdir $HOME/src
git clone https://github.com/numpy/numpy.git
git remote add upstream https://github.com/numpy/numpy.git
# Read ~/src/numpy/INSTALL.txt
sudo apt-get install libatlas-base-dev libatlas3gf-base
python setup.py build --fcompiler=gnu95
python setup.py install
使用 git
而不是 pip
的优点是升级(或降级)到其他版本的 NumPy 非常容易(而且您也可以获得源代码):
git fetch upstream
git checkout master # or checkout any other version of NumPy
cd ~/src/numpy
/bin/rm -rf build
cdsitepackages # assuming you are using virtualenv; otherwise cd to your local python sitepackages directory
/bin/rm -rf numpy numpy-*-py2.7.egg-info
cd ~/src/numpy
python setup.py build --fcompiler=gnu95
python setup.py install
关于python - NumPy 百分位函数不同于 MATLAB 的百分位函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24764966/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!