np.percentile/quantile का इस्तेमाल
Percentiles बताते हैं कि किस value से नीचे data का एक दिया गया share गिरता है।
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Syntax
np.percentile(arr, q)
np.quantile(arr, fraction)np.percentile/quantile
np.percentile(a, 90) वह value ढूंढता है जिसमें 90 percent data इस पर या इससे नीचे है। np.quantile 0 से 1 तक fractions इस्तेमाल करते हुए same करता है। 50th percentile median है, और 75th और 25th के बीच का gap interquartile range है।
Note:
एक साथ कई पाने के लिए [25, 50, 75] जैसी एक list pass करें।
उदाहरण: np.percentile/quantile
import numpy as np
scores = np.array([55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100])
print(np.percentile(scores, 50))
print(np.percentile(scores, [25, 75]))
print(np.quantile(scores, 0.9))
# Output:
# 77.5
# [66.25 88.75]
# 95.5Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- percent (0-100) को quantile fractions (0-1) से mix करना
- values के बीच interpolation भूल जाना
- percentile को percentage से confuse करना
चैप्टर सारांश
- percentile 0 से 100 इस्तेमाल करता है
- quantile 0 से 1 इस्तेमाल करता है
- 50th percentile median है
- IQR = Q3 minus Q1 होता है
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