**Python percentile函數：計算百分位數的利器**

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**Python percentile函數簡介**

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在數據分析和統計領域中，計算百分位數是一個常見的需求。Python中的percentile函數是一個非常強大的工具，可以幫助我們快速準確地計算數據的百分位數。該函數屬于NumPy庫的一部分，可以對一維數組、二維數組或多維數組進行計算。

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**Python percentile函數的用法**

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percentile函數的基本用法如下：

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`python

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numpy.percentile(a, q, axis=None, interpolation='linear')

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- a：要計算百分位數的數組；

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- q：要計算的百分位數，可以是單個值，也可以是一個列表或數組；

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- axis：指定在哪個軸上進行計算，默認為None，表示對整個數組進行計算；

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- interpolation：指定插值方法，可選參數為'linear'、'lower'、'higher'、'midpoint'、'nearest'。

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**Python percentile函數的返回值**

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percentile函數的返回值是一個數組，其中包含了計算得到的百分位數。如果q參數是單個值，則返回一個標量；如果q參數是一個列表或數組，則返回一個與q參數相同形狀的數組。

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**Python percentile函數的示例**

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為了更好地理解percentile函數的用法，我們來看幾個示例。

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**示例1：計算單個百分位數**

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假設有一個一維數組data，我們想要計算它的第90個百分位數。代碼如下：

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`python

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import numpy as np

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data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

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p90 = np.percentile(data, 90)

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print("第90個百分位數為：", p90)

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運行結果為：

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第90個百分位數為： 9.1

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**示例2：計算多個百分位數**

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假設有一個二維數組data，我們想要計算它的第25、50和75個百分位數。代碼如下：

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`python

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import numpy as np

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data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

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p = np.percentile(data, [25, 50, 75])

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print("第25、50和75個百分位數分別為：", p)

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運行結果為：

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第25、50和75個百分位數分別為： [2.75 5.5 8.25]

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**示例3：指定軸進行計算**

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假設有一個二維數組data，我們想要計算每列的第75個百分位數。代碼如下：

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`python

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import numpy as np

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data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

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p = np.percentile(data, 75, axis=0)

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print("每列的第75個百分位數分別為：", p)

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運行結果為：

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每列的第75個百分位數分別為： [5.5 6.5 7.5]

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**Python percentile函數的相關問答**

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1. **問：percentile函數的插值方法有哪些？**

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答：percentile函數的插值方法參數interpolation可選的值有'linear'、'lower'、'higher'、'midpoint'、'nearest'。其中，'linear'表示線性插值，'lower'表示向下取整，'higher'表示向上取整，'midpoint'表示取相鄰兩個數的平均值，'nearest'表示取最近的數。

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2. **問：percentile函數在處理缺失值時會怎樣？**

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答：percentile函數在處理缺失值時會自動忽略缺失值，不參與計算。如果數組中存在缺失值，計算得到的百分位數將不包括這些缺失值。

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3. **問：percentile函數能處理多維數組嗎？**

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答：是的，percentile函數可以處理多維數組。在計算時，可以通過axis參數指定在哪個軸上進行計算，或者將多維數組展平為一維數組進行計算。

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4. **問：percentile函數的返回值是什么類型？**

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答：percentile函數的返回值是一個數組，其中包含了計算得到的百分位數。返回的數組類型與輸入數組的類型相同。

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**總結**

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percentile函數是Python中一個非常實用的函數，可以方便地計算數據的百分位數。通過指定不同的參數，我們可以靈活地進行計算，滿足不同的需求。在數據分析和統計領域中，使用percentile函數可以幫助我們更好地理解數據的分布情況，從而做出更準確的分析和決策。無論是初學者還是專業人士，掌握percentile函數都是非常重要的一項技能。

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