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Python statistics.quantiles() 方法
Python statistics 模块Python statistics.quantiles() 用于计算给定数据集的分位数。
语法
statistics.quantiles() 方法语法如下：
statistics.quantile(data, *, n=4, method='exclusive')
参数说明：
- data -- 包含数值的可迭代对象，例如列表或元组。
- n -- 可选参数，表示要计算的分位数的数量，默认为 4。
- method -- 可选参数，表示计算分位数的方法，默认为 "exclusive"。
返回值
函数根据给定的数据集计算并返回分位数的列表作为结果。
实例
以下实例演示了 quantiles() 函数的方法：
实例
import statistics
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
quantiles = statistics.quantiles(data, n=4, method='inclusive')
print(quantiles)
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
quantiles = statistics.quantiles(data, n=4, method='inclusive')
print(quantiles)
输出结果：
[3.25, 5.5, 7.75]
以上实例中，给定的数据集是 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，使用 quantiles() 方法计算出四分位数的列表 [3.25, 5.5, 7.75]。
四分位数是一种描述数据集分布的统计量，将数据集分为四等分。其中第一四分位数 (Q1) 是数据的 25% 分位数，第二四分位数 (Q2) 是数据的 50% 分位数，也就是中位数，第三四分位数 (Q3) 是数据的 75% 分位数。
quantiles() 方法还提供了计算其他分位数的能力，例如三分位数、五分位数等，通过调整参数 n 的值可以得到不同数量的分位数。计算分位数的方法可以选择 "exclusive" 或 "inclusive"，控制分位数的计算方式。默认情况下，使用 "exclusive" 方法计算分位数。
请注意，quantiles() 方法要求数据集是有序的，因此在使用之前需要对数据进行排序。