如果我定义
>>> y=np.linspace(1., 10, 10)
我做了
>>> np.percentile(y, [25, 50, 75])
我获得[3.25,5.5,7.75]
对于1,2,3,4,5,6,7,8,9,10系列，Q3 = 5.5（OK）和Q1 = 3（而不是3.25）和Q3 = 8（而不是7.75）！
对不起，我对这些基本的东西感到有些失落..希望能提前获得一些帮助。
答案 0 :(得分：1)
默认情况下，numpy对百分位数使用线性插值，这意味着如果百分位数的“真实”值位于两个数据点之间，则返回它们之间的值，按比例更接近于更靠近数据点的数据点。请求百分位数。
从numpy 1.9.0开始，您可以通过将interpolation参数传递给percentile来覆盖它。您有几个选项，如记录here。 “降低”或“最近”可能是您正在寻找的。
在早期版本的numpy中，无法获得所需的行为。 scipy中有一个函数scipy.stats.scoreatpercentile，它提供“较低”和“较高”的插值方法（但不是np.percentile提供的额外“最近”和“中点”方法。）
答案 1 :(得分：1)
因为我想知道事情是如何运作的......而且因为别人可能会像我一样......
首先，我非常感谢BrenBarn的帮助以及他所花费的时间 应答。那么plt如何给出plt.boxplot（）中的第一个四分位数（Q1，第25个百分位数），中位数（Q2，第50个百分位数）和第3个四分位数（Q3,75个百分位数）以及更一般地使用np.percentile（）的结果？ / p>
BrenBarn说阅读手册http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.percentile.html，其中写着“线性：i +（j - i）*分数，其中分数是由i和j包围的索引的小数部分。”，但是我不是很清楚，因为我，j和分数对我来说并不明显。 我们这样做：
>>> x=np.linspace(1,10,10)
>>> x
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
>>> np.percentile(x,[0,1,20,25,50,75,80,99,100])
[1.0, 1.0900000000000001, 2.8000000000000003, 3.25, 5.5, 7.75, 8.1999999999999993, 9.9100000000000001, 10.0]
如果我们采用numpy手册的定义，推导i，j和分数的方法是：
P：计算的百分位数。
N：数据总数。
N =（（P / 100）*（N-1））+ 1。
N = K + d
k是一个整数，数组x的第i个排序数据（比如说v_i），d是百分位数（）的numpy手册中描述的分数。 v_i + 1称为vj（第（i + 1）个排序数据）。 所以使用numpy手册的定义： N = +馏分。
然后使用以下方法轻松找到结果：
value =第一个排序数据（此示例中为x [0]）如果P = 0 。
value =最后数据（此示例中为x [9]）如果P = 100 。
value = v_i + d *（v_j-v_i）如果0＆lt;我＆lt; Ñ
以上例子：
N =（（1/100）*（10-1））+ 1 = 1.09
和
>>> x[0]+0.09*(x[1]-x[0])
1.0900000000000001
好的，正如上面的np.percentile（x，[0,1,20,25,50,75,80,99,100]）所返回的那样。
N =（（20÷100）*（10-1））+ 1 = 2.8
和
>>> x[1]+0.8*(x[2]-x[1])
2.7999999999999998
好的，非常接近上面的np.percentile（x，[0,1,20,25,50,75,80,99,100]）的返回。
N =（（25/100）*（10-1））+ 1 = 3.25
和
>>> x[2]+0.25*(x[3]-x[2])
3.25
好的，正如上面的np.percentile（x，[0,1,20,25,50,75,80,99,100]）所返回的那样。
N =（（50/100）*（10-1））+ 1 = 5.5
和
>>> x[4]+0.5*(x[5]-x[4])
5.5
好的，正如上面的np.percentile（x，[0,1,20,25,50,75,80,99,100]）所返回的那样。
我使用此链接https://en.m.wikipedia.org/wiki/Percentile#Microsoft_Excel_method来执行此操作，此方法称为“Microsoft Excel方法”。因为我来自自由世界，我不喜欢它，但这是这个链接中给出的名字......
希望这会对某人有所帮助，尽管我的英文写得不好。
Je suis Charlie。