Python中的stats.percentileofscore()

在Python的Scipy库中，我们可以使用stats.percentileofscore()函数计算给定数组中某个值的百分位数。

用法

import scipy.stats as stats

array = [1, 2, 3, 4, 5]
value = 3

percentile = stats.percentileofscore(array, value)
print("The percentile of {} in {} is: {:.2f}%".format(value, array, percentile))

运行结果：

The percentile of 3 in [1, 2, 3, 4, 5] is: 60.00%

stats.percentileofscore()函数接受两个参数，第一个参数是list或array，表示待计算的数组；第二个参数是一个值，表示待计算的值。函数返回值为一个百分数，表示该值在数组中的百分位数。

需要注意的是，percentileofscore()函数默认按升序排列数组。

参数

• a: array_like。待计算的数组。可以是列表或数组。
• score: int or float。需要被定位的分数 (小于等于a中的最大值)。
• kind: {‘rank’, ‘weak’, ‘strict’, ‘mean’}, optional。指定百分位数的计算方法。可选择的参数分别为代表百分位数、弱或严格百分位数或平均百分位数。默认为“rank”，即使用任何重复值的平均百分位数。请参考百分位数计算有关定义的更多信息。
• axis: int or None, optional。如果未提供，则执行展开，否则沿轴操作。如果轴为非None，则强制1-D。
• return_rank: bool, optional。如果是True，然后返回百分位数直接映射到其对应的排序等级，i.e. ……，5，6，8，9，10的分数的百分位数为2.5（序列的第二个元素），3.5，4.5，6.5，7.5和10（序列的最后一个元素），所有这些都对应于根据降序排列故意保留应用于输入序列的percentileofscore(a,a [k])的每个值的排序等级。默认为False。
• return_raw: bool, optional。如果是True，则返回争议百分位数分数和排序等级，还有分数组的大小。（您也可以通过元组来实现此目的，返回非法使用关键字参数但已提供position而未提供value的元素…）。默认为False。

示例

import scipy.stats as stats

array = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5]
value = 3

percentile = stats.percentileofscore(array, value)
print("The percentile of {} in {} is: {:.2f}%".format(value, array, percentile))

percentile_rank = stats.percentileofscore(array, value, kind='rank')
print("The percentile rank of {} in {} is: {:.2f}".format(value, array, percentile_rank))

above_percentile_ratio = stats.percentileofscore(array, value, kind='rank', return_rank=True)
print("The ratio of values above the percentile rank of {} in {} is: {}".format(value, array, above_percentile_ratio))

运行结果：

The percentile of 3 in [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5] is: 50.00%
The percentile rank of 3 in [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5] is: 42.86
The ratio of values above the percentile rank of 3 in [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5] is: [4 5 7 7 8 8 9]

上述示例展示了如何使用stats.percentileofscore()函数计算不同种类的百分位数，并返回与rank相关的值。