如何指定PYPLATE框中的百分位数？
假设我有最简单的脚本 import plotly.offline as pyo import plotly.graph_objs as go # set up an array of 20 data points, with 20 as the median value y = [1,14,14,15,16,18,18,19,19,20,20,23,24,26,27,27,28,29,33
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使用Python匹配Stata加权xtil命令的确定方法？
对于一个项目，我需要复制一些结果，这些结果当前存在于Stata输出文件(.dta)中，并且是从较旧的Stata脚本计算得出的。项目的新版本需要用Python语言编写。 我遇到困难的具体部分是匹配基于Stataxtile command加权版本的分位数断点计算。请注意，数据点之间的关联与权重无关，而我使用的权重来自连续的数量，因此关联是极不可能的(并且我的测试数据集中没有关联)。因此，由于联系而导
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SQL Server 2008 R2 的百分位数聚合
我使用的是 SQL Server 2008 R2.我需要计算每组的百分位值，例如: 选择 id,PCTL(0.9, x) -- 第 90 个百分位FROM my_table按 ID 分组按编号订购 例如，给定这个 DDL(fiddle)--- CREATE TABLE my_table (id INT, x REAL);插入 my_table值 (7, 0.164595), (5, 0.67
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如何在 MATLAB 中计算 99% 的覆盖率?
我在 MATLAB 中有一个矩阵，我需要为每一列找到 99% 的值.换句话说，该值使得 99% 的人口具有比它更大的值.MATLAB 中是否有用于此的函数? 解决方案 使用 QUANTILE 函数. Y = 分位数(X,P); 其中 X 是矩阵，P 是标量或概率向量.例如，如果 P=0.01，Y 将是每列值的向量，因此 99% 的列值更大.
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从 MySQL 中选择第 n 个百分位
我有一个简单的数据表，我想从查询中选择大约第 40 个百分位的行. 我现在可以通过首先查询找到行数然后运行另一个查询来排序和选择第 n 行: select count(*) as `total` from mydata; 可能返回类似 93, 93*0.4 = 37 的内容 select * from mydata order by `field` asc limit 37,1; 我
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重复计算百分位数的快速算法?
在算法中，我必须计算数据集的 75th percentile价值.现在我正在这样做: 获取值x 在后面已经排序好的数组中插入x 向下交换 x 直到数组被排序 读取位置array[array.size * 3/4] 的元素 点 3 是 O(n)，其余是 O(1)，但这仍然很慢，尤其是当数组变大时.有什么办法可以优化这个吗? 更新 谢谢尼基塔！由于我使用的是 C++，因
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是否可以在给定百分比值而不是原始输入的情况下绘制 matplotlib 箱线图?
据我所知，boxplot() 方法需要一系列原始值(数字)作为输入，然后计算百分位数以绘制箱线图. 我想要一种方法，通过它我可以传入百分位数并获得相应的boxplot. 例如: 假设我已经运行了多个基准测试，并且对于每个基准测试，我都测量了延迟(浮点值).另外，我已经预先计算了这些值的百分位数. 因此，对于每个基准，我都有第 25、第 50、第 75 个百分点以及最小值和最
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将每个列表值映射到其相应的百分位
我想创建一个函数，该函数将一个(已排序的)列表作为其参数，并输出一个包含每个元素对应百分位数的列表. 例如，fn([1,2,3,4,17]) 返回 [0.0, 0.25, 0.50, 0.75, 1.00]. 任何人都可以: 帮我更正下面的代码?或 提供比我的代码更好的替代方法，用于将列表中的值映射到相应的百分位数? 我当前的代码: def 中位数(mylist):长度
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如何使用 python/numpy 计算百分位数?
是否有一种方便的方法来计算序列或一维 numpy 数组的百分位数? 我正在寻找类似于 Excel 的百分位函数的东西. 我查看了 NumPy 的统计参考，没有找到.我能找到的只是中位数(第 50 个百分位数)，但不是更具体的. 解决方案 您可能对 SciPy 统计 包.它有百分位函数 您正在寻找许多其他统计数据. percentile() 可用 在 numpy 中也是.
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在php中使用数组查找百分位数
我有一个这样的数组 数组(45=＞5，42=＞4.9，48=＞5，41=＞4.8，40=＞4.9，34=＞4.9，.....) 这里的index是userid，value是他的分数. 现在我想要的是为用户实现百分位数，例如 45,48 的百分位数为 99，42,40,34 为 97，41 为 94. 我如何才能做到这一点? 解决方案 根据“分数"对数组进行排序，升序 百
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向量化 A 列 B 列的百分位值(对于组)
对于每对 src 和 dest 机场城市，我想返回 a 列的百分位数，给定列 的值b. 我可以手动执行此操作: 示例 df 只有 2 对 src/dest(我的实际 df 中有数千对): dt src dest a b0 2016-01-01 YYZ SFO 548.12 279.281 2016-01-01 DFW PDX 111.35 -65.502 2016-02-01 YYZ
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熊猫滚动窗口百分位排名
我正在尝试在滚动窗口内按列计算数据的百分位排名. test=pd.DataFrame(np.random.randn(20,3),pd.date_range('1/1/2000',periods=20),['A','B','C'])测试出[111]:乙丙2000-01-01 -0.566992 -1.494799 0.4623302000-01-02 -0.550769 -0.699104 0.
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获取每组的第 20 到第 80 个百分位数 - Pyspark
我在 pyspark 数据框中有三列(下面给出了示例数据) 订单类型客户 ID金额 A c1 100.2 A c2 1003.32 B c1 222 C c3 21.3 A c4 1.2 我想从每个 orderType 中删除异常值.为了做到这一点，我从每个 orderType 的数据中删除了前 Nth Percentile. 例如对于 N = 10，对于每个组，我将根
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Java Apache Commons getPercentile() 结果与 MS Excel 百分位数不同
我有一个算法，可以用 Apache Commons 计算一系列值(12 个值)的 percentile(85)，以便稍后使用阈值进行评估决定.结果与 Excel 给出的结果相似，但不相等，有时这对我的应用程序很重要，因为使用 excel 结果没有通过阈值，而使用 Java 中的 Apache Commons Math 则可以，所以我得到不同的输出. 这是一个例子:每 2 小时的互联网流量 (
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从长数组计算百分位数?
给定一长串以毫秒为单位的延迟，我想从中计算百分位数.我得到了下面的方法，但我不确定如何验证这是否给了我准确的结果? public static long[] percentiles(long[] latencies, double... percentiles) {Arrays.sort(latencies, 0, latencies.length);long[] values = new l
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在数据帧的不同十分位数之间随机交换数据帧值
解释起来有点复杂，所以我希望它足够清楚，但如果没有，我会尝试扩展更多. 所以我有一个这样的数据框: df 它给了我们一个 3 列 300 行的 df.第一列(“index")包含从 -10 到 10 的排序值，接下来的两列(“v1"/“v2")包含对这个问题不重要的随机数值. 现在我根据索引列将我的 df 行分类为十分位数，(例如十分位数 1:放置 1-30，十分位数 2:放置
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计算数据集列的百分位数
给你一个快速的，最亲爱的 R 大师: 我正在做一个作业，在这个练习中，我被要求从 infert 数据集(它是内置的)，特别是它的一列中获取基本统计数据，推断$age. 对于不熟悉数据集的人: >table_ages # 这只是子集(infert, select=c("age"));年龄1 262 423 394 345 356 367 238 329 2110 2811 29...2
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查看未运行 - percentile_cont
我有以下代码: SELECT DISTINCTSQ.COMP_ID,SQ.JT,CAST(MIN(SQ.SUM_SALES) OVER (PARTITION BY SQ.JT) AS DECIMAL (10,2)) AS MINIMUM,CAST(PERCENTILE_CONT(0.15) WITHIN GROUP (ORDER BY SQ.SUM_SALES) OVER (PARTITION
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熊猫用 NaN 描述 vs scipy.stats percentileofscore?
我遇到了一个奇怪的情况，我认为 pd.describe 给了我与 scipy.stats percentileofscore 不一致的百分位标记，因为我认为是 NaN. 我的 df 是: f_recommend0 3.8571431 4.5000002 4.4583333 南4 3.6000005 纳米6 4.2857147 3.5870658 4.2000009 南 当我运行 df.
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百分位计算器
我一直在尝试创建一个小方法来从 seq 计算给定的百分位数.它有效......几乎.问题是我不知道为什么不起作用.我希望你的一个比我“更聪明"的人能帮我解决这个问题. 我希望结果是它会从 seq 返回项目，即 seq 的 n prosent 小于等于返回值. def percentile[Int](p: Int)(seq: Seq[Int]) = {require(0 例如，如果我有
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