Python에서 백분위 수 계산

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  4. Python에서 백분위 수 계산
Azaz Farooq 2023년1월30일
Python Python Math Python NumPy
  1. scipy패키지를 사용하여 Python에서 백분위 수 계산
  2. NumPy패키지를 사용하여 Python에서 백분위 수 계산
  3. math패키지를 사용하여 Python에서 백분위 수 계산
  4. statistics패키지를 사용하여 Python에서 백분위 수 계산
  5. NumPy의 선형 보간 방법을 사용하여 Python에서 백분위 수 계산
  6. NumPy의 하부 보간법을 이용한 Python의 백분위수 계산
  7. NumPy의 더 높은 보간 방법을 사용하여 Python에서 백분위 수 계산
  8. NumPy의 중간 점 보간 방법을 사용하여 Python에서 백분위 수 계산
Python에서 백분위 수 계산

백분위 수는 특정 값 아래로 떨어지는 점수의 백분율을 나타냅니다. 예를 들어, IQ가 120 인 개인은 91 번째 백분위 수에 있으며 이는 그의 IQ가 다른 사람들의 91 %보다 크다는 것을 의미합니다.

이 기사에서는 Python에서 백분위 수를 계산하는 몇 가지 방법에 대해 설명합니다.

scipy패키지를 사용하여 Python에서 백분위 수 계산

이 패키지는 주어진 백분위 수에서 입력 시리즈의 점수를 계산합니다. scoreatpercentile()함수의 구문은 다음과 같습니다.

scipy.stats.scoreatpercentile(
    a, per, limit=(), interpolation_method="fraction", axis=None
)

scoreatpercentile()함수에서a매개 변수는 1D 배열을 나타내고per는 0에서 100까지의 백분위 수를 지정합니다. 다른 두 매개 변수는 선택 사항입니다. NumPy라이브러리는 백분위 수를 계산 한 숫자를 가져 오는 데 사용됩니다.

전체 예제 코드는 다음과 같습니다.

from scipy import stats
import numpy as np

array = np.arange(100)

percentile = stats.scoreatpercentile(array, 50)

print("The percentile is:", percentile)

출력:

The percentile is: 49.5

NumPy패키지를 사용하여 Python에서 백분위 수 계산

이 패키지에는 주어진 배열의 백분위 수를 계산하는percentile()함수가 있습니다. percentile()함수의 구문은 다음과 같습니다.

numpy.percentile(
    a,
    q,
    axis=None,
    out=None,
    overwrite_input=False,
    interpolation="linear",
    keepdims=False,
)

매개 변수q는 백분위 수 계산 수를 나타냅니다. a는 배열을 나타내며 다른 매개 변수는 선택 사항입니다.

전체 예제 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np

arry = np.array([4, 6, 8, 10, 12])

percentile = np.percentile(arry, 50)

print("The percentile is:", percentile)

출력:

The percentile is: 8.0

math패키지를 사용하여 Python에서 백분위 수 계산

기본 기능인ceil이있는math패키지를 사용하여 다른 백분위 수를 계산할 수 있습니다.

전체 예제 코드는 다음과 같습니다.

import math

arry = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]


def calculate_percentile(arry, percentile):
    size = len(arry)
    return sorted(arry)[int(math.ceil((size * percentile) / 100)) - 1]


percentile_25 = calculate_percentile(arry, 25)
percentile_50 = calculate_percentile(arry, 50)
percentile_75 = calculate_percentile(arry, 75)

print("The 25th percentile is:", percentile_25)
print("The 50th percentile is:", percentile_50)
print("The 75th percentile is:", percentile_75)

math.ceil(x)는 값을 반올림하고x보다 크거나 같은 가장 작은 정수를 반환하는 반면sorted함수는 배열을 정렬합니다.

출력:

The 25th percentile is: 3
The 50th percentile is: 5
The 75th percentile is: 8

statistics패키지를 사용하여 Python에서 백분위 수 계산

statistics패키지의quantiles()함수는 데이터를 동일한 확률로 나누고n-1의 배포 목록을 반환하는 데 사용됩니다. 이 함수의 구문은 다음과 같습니다.

statistics.quantiles(data, *, n=4, method='exclusive')

전체 예제 코드는 다음과 같습니다.

from statistics import quantiles

data = [1, 2, 3, 4, 5]

percentle = quantiles(data, n=4)

print("The Percentile is:", percentle)

출력:

The Percentile is: [1.5, 3.0, 4.5]

NumPy의 선형 보간 방법을 사용하여 Python에서 백분위 수 계산

보간 모드를 사용하여 다른 백분위 수를 계산할 수 있습니다. 보간 모드는linear, lower, higher, midpoint및nearest입니다. 이러한 보간은 백분위 수가 두 데이터 포인트i및j사이에있을 때 사용됩니다. 백분위 수 값이i이면 하위 보간 모드,j는 상위 보간 모드,i + (j-i) * fraction은fraction이 i및j로 둘러싸인 인덱스를 나타내는 선형 모드를 나타냅니다.

선형 보간 모드에 대한 전체 예제 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np

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

print("percentiles using interpolation = ", "linear")

percentile_10 = np.percentile(arry, 10, interpolation="linear")
percentile_50 = np.percentile(arry, 50, interpolation="linear")
percentile_75 = np.percentile(arry, 75, interpolation="linear")

print(
    "percentile_10 = ",
    percentile_10,
    ", median = ",
    percentile_50,
    " and percentile_75 = ",
    percentile_75,
)

추가 매개 변수interpolation과 함께numpy.percentile()함수를 사용합니다. 이 보간을 위해 float 값을 얻는 것을 볼 수 있습니다.

출력:

percentiles using interpolation =  linear
percentile_10 =  1.9 , median =  5.5  and percentile_75 =  7.75

NumPy의 하부 보간법을 이용한 Python의 백분위수 계산

하위 보간 모드에 대한 전체 예제 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np

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

print("percentiles using interpolation = ", "lower")

percentile_10 = np.percentile(arry, 10, interpolation="lower")
percentile_50 = np.percentile(arry, 50, interpolation="lower")
percentile_75 = np.percentile(arry, 75, interpolation="lower")

print(
    "percentile_10 = ",
    percentile_10,
    ", median = ",
    percentile_50,
    " and percentile_75 = ",
    percentile_75,
)

출력:

percentiles using interpolation =  lower
percentile_10 =  1 , median =  5  and percentile_75 =  7

최종 백분위 수가 가장 낮은 값으로 라우팅되는 것을 볼 수 있습니다.

NumPy의 더 높은 보간 방법을 사용하여 Python에서 백분위 수 계산

이 방법은 주어진 배열의 백분위 수를 가장 높은 반올림 값으로 제공합니다.

더 높은 보간 모드에 대한 전체 예제 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np

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

print("percentiles using interpolation = ", "higher")

percentile_10 = np.percentile(arry, 10, interpolation="higher")
percentile_50 = np.percentile(arry, 50, interpolation="higher")
percentile_75 = np.percentile(arry, 75, interpolation="higher")

print(
    "percentile_10 = ",
    percentile_10,
    ", median = ",
    percentile_50,
    " and percentile_75 = ",
    percentile_75,
)

출력:

percentiles using interpolation =  higher
percentile_10 =  2 , median =  6  and percentile_75 =  8

NumPy의 중간 점 보간 방법을 사용하여 Python에서 백분위 수 계산

이 방법은 백분위 수 값의 중간 점을 제공합니다.

중간 점 보간 모드에 대한 전체 예제 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np

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

print("percentiles using interpolation = ", "midpoint")

percentile_10 = np.percentile(arry, 10, interpolation="midpoint")
percentile_50 = np.percentile(arry, 50, interpolation="midpoint")
percentile_75 = np.percentile(arry, 75, interpolation="midpoint")

print(
    "percentile_10 = ",
    percentile_10,
    ", median = ",
    percentile_50,
    " and percentile_75 = ",
    percentile_75,
)

출력:

percentiles using interpolation =  midpoint
percentile_10 =  1.5 , median =  5.5  and percentile_75 =  7.5

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