Python SciPy stats.percentileofscore用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.percentileofscore 的用法。

用法:

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

計算分數相對於分數列表的百分位排名。

A percentileofscore例如，80% 意味著 80% 的分數a低於給定的分數。在間隙或聯係的情況下，確切的定義取決於可選關鍵字，種類.

參數 ：：

a： array_like

與分數進行比較的數組。

score： array_like

用於計算百分位數的分數。

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

指定結果分數的解釋。以下選項可用(默認為‘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’}，可選

指定如何處理 a 中的 nan 值。以下選項可用(默認為‘propagate’)：

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

• ‘raise’: throws an error

• ‘omit’: performs the calculations ignoring nan values

返回 ：：

pcos： 浮點數

Percentile-position 相對於 a 的分數 (0-100)。

例子：

Three-quarters 的給定值低於給定分數：

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

對於多場比賽，請注意如何平均兩場比賽的得分，分別為 0.6 和 0.8：

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

隻有 2/5 的值嚴格小於 3：

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

但 4/5 值小於或等於 3：

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

弱分數和嚴格分數之間的平均值是：

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

支持分數數組(任何維度)：

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

輸入可以是無限的：

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

如果 a 為空，則所得百分位數均為 nan：

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