Python SciPy stats.percentileofscore用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.percentileofscore 的用法。

用法:

scipy.stats.percentileofscore(a, score, kind='rank', nan_policy='propagate')#

计算分数相对于分数列表的百分位排名。

A percentileofscore例如，80% 意味着 80% 的分数a低于给定的分数。在间隙或联系的情况下，确切的定义取决于可选关键字，种类.

参数 ：：

a： array_like

与分数进行比较的数组。

score： array_like

用于计算百分位数的分数。

kind： {‘rank’, ‘weak’, ‘strict’, ‘mean’}，可选

指定结果分数的解释。以下选项可用(默认为‘rank’)：

• ‘rank’: Average percentage ranking of score. In case of multiple matches, average the percentage rankings of all matching scores.

• ‘weak’: This kind corresponds to the definition of a cumulative distribution function. A percentileofscore of 80% means that 80% of values are less than or equal to the provided score.

• ‘strict’: Similar to “weak”, except that only values that are strictly less than the given score are counted.

• ‘mean’: The average of the “weak” and “strict” scores, often used in testing. See https://en.wikipedia.org/wiki/Percentile_rank

nan_policy： {‘propagate’, ‘raise’, ‘omit’}，可选

指定如何处理 a 中的 nan 值。以下选项可用(默认为‘propagate’)：

• ‘propagate’: returns nan (for each value in score).

• ‘raise’: throws an error

• ‘omit’: performs the calculations ignoring nan values

返回 ：：

pcos： 浮点数

Percentile-position 相对于 a 的分数 (0-100)。

例子：

Three-quarters 的给定值低于给定分数：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 4], 3)
75.0

对于多场比赛，请注意如何平均两场比赛的得分，分别为 0.6 和 0.8：

>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], 3)
70.0

只有 2/5 的值严格小于 3：

>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], 3, kind='strict')
40.0

但 4/5 值小于或等于 3：

>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], 3, kind='weak')
80.0

弱分数和严格分数之间的平均值是：

>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], 3, kind='mean')
60.0

支持分数数组(任何维度)：

>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], [2, 3])
array([40., 70.])

输入可以是无限的：

>>> stats.percentileofscore([-np.inf, 0, 1, np.inf], [1, 2, np.inf])
array([75., 75., 100.])

如果 a 为空，则所得百分位数均为 nan：

>>> stats.percentileofscore([], [1, 2])
array([nan, nan])