Uma maneira conveniente de calcular percentis para uma sequência ou matriz numpy unidimensional é usando numpy.percentile < https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.percentile.html >. Exemplo:
import numpy as np
a = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
p50 = np.percentile(a, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(a, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median = 5.0 and p90 = 9.0
No entanto, se houver algum valor de NaN em seus dados, a função acima não será útil. A função recomendada para uso nesse caso é a função numpy.nanpercentile < https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nanpercentile.html >:
import numpy as np
a_NaN = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
a_NaN[0] = np.nan
print('a_NaN',a_NaN)
p50 = np.nanpercentile(a_NaN, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.nanpercentile(a_NaN, 90) # return 90th percentile.
print('median = ',p50,' and p90 = ',p90) # median = 5.5 and p90 = 9.1
Nas duas opções apresentadas acima, você ainda pode escolher o modo de interpolação. Siga os exemplos abaixo para entender melhor.
import numpy as np
b = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print('percentiles using default interpolation')
p10 = np.percentile(b, 10) # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50) # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90) # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 = 1.9 , median = 5.5 and p90 = 9.1
print('percentiles using interpolation = ', "linear")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='linear') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='linear') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='linear') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 = 1.9 , median = 5.5 and p90 = 9.1
print('percentiles using interpolation = ', "lower")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='lower') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='lower') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='lower') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 = 1 , median = 5 and p90 = 9
print('percentiles using interpolation = ', "higher")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='higher') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='higher') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='higher') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 = 2 , median = 6 and p90 = 10
print('percentiles using interpolation = ', "midpoint")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='midpoint') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='midpoint') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='midpoint') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 = 1.5 , median = 5.5 and p90 = 9.5
print('percentiles using interpolation = ', "nearest")
p10 = np.percentile(b, 10,interpolation='nearest') # return 10th percentile.
p50 = np.percentile(b, 50,interpolation='nearest') # return 50th percentile, e.g median.
p90 = np.percentile(b, 90,interpolation='nearest') # return 90th percentile.
print('p10 = ',p10,', median = ',p50,' and p90 = ',p90)
#p10 = 2 , median = 5 and p90 = 9
Se sua matriz de entrada consistir apenas em valores inteiros, você poderá estar interessado na resposta do percentil como um número inteiro. Nesse caso, escolha o modo de interpolação, como 'inferior', 'superior' ou 'mais próximo'.