python - 如何获得经验数据分布的百分位数并获得它的 x 坐标？

Question

我有一些离散的数据值，它们组合在一起形成某种分布。这是其中之一，但它们不同，峰值位于所有可能的位置，从 0 到结束。

所以，我想在 Python 中使用它的分位数(百分位数)。我想我可以编写某种函数，从零开始增加所有值，直到达到所需的百分比。但可能有更好的解决方案？例如，要在 SciPy 中创建某种经验分布，然后使用 SciPy 的计算百分位数的方法？

最后，我需要左百分位数和右百分位数的 x 坐标。可以使用 20% 和 80% 百分位数作为示例，稍后我将不得不为我的案例找到最佳数字。

提前致谢!

编辑:几乎是我想要的一些示例代码。

import numpy as np
np.random.seed(0)
distribution = np.random.normal(0, 1, 1000)
left, right = np.percentile(distribution, [20, 80])
print left, right

这会返回百分位数本身，我需要以某种方式获取它们的 x 坐标。对于这里的正态分布，显然是可能的，但我有一个未知形状的分布，所以如果百分位数不等于其中一个值(显然这是最常见的事情)，它会变得更加复杂。

Answer 1

如果您正在寻找经验 CDF，那么您可以使用 statsmodels ECDF .对于百分位数/分位数，您可以使用 numpy percentile