为quantile和percentile添加新方法 quantile和percentile现在具有method=关键字参数,支持 13 种不同的方法。这取代了interpolation=关键字参数。 这些方法现在与科学文献和 R 语言中的九种方法保持一致。其余方法是默认“linear”方法的以前不连续的变体。 请查看numpy.percentile的文档以获取更多信息。 (gh-19857) 已向na...
为quantile和percentile添加新方法 nan<x>函数添加了缺少的参数 注释主要 Numpy 命名空间 使用AVX-512 优化向量化 umath 模块 OpenBLAS v0.3.18 1.21.6 1.21.5 贡献者 合并的拉取请求 1.21.4 贡献者 合并的拉取请求 1.21.3 贡献者 合并的拉取请求 1.21.2 贡献者 合并的拉取请求 ...
numpy.fromregex现在接受os.PathLike的实现 为quantile和percentile添加新方法 向nan函数添加了缺失参数 对主要的 NumPy 命名空间进行注释 使用AVX-512 对 umath 模块进行向量化 OpenBLAS v0.3.18 1.21.6 1.21.5 贡献者 已合并的拉取请求 1.21.4 贡献者 已合并的拉取请求 1.21.3 贡献者 已合并的拉取请求 1.21.2...
分位数(Quantile),亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有Median(中位数, 即二分位数)、Quartile(四分位数)、Percentile(百分位数)等。 Median(中位数 或 中值) 是按顺序排列的一组数据序列上处于中间位置的数. 统计学中的专有名词. 代表一个样本、种群或概率分布的一...
quantile(a, 0.5) 3.5 >>> np.quantile(a, 0.5, axis=0) Output: array([6.5, 4.5, 2.5]) >>> np.quantile(a, 0.5, axis=1) Output: array([7., 2.]) >>> np.quantile(a, 0.5, axis=1, keepdims=True) Output: array([[7.], [2.]]) >>> m = np.quantile(a, 0.5, axis=0)...
本指南将帮助您决定要贡献什么,以及如何将其提交给官方 NumPy 文档。 文档团队会议 NumPy 社区已经确立了改进其文档的坚定目标。我们定期在 Zoom 上举行文档会议(日期在numpy-discussion 邮件列表上宣布),欢迎每个人参与。如果你有问题或需要有人指导你迈出第一步 - 我们很乐意帮助。 会议记录在hackmd.io上,存储在Nu...
pandas.Series.mode未知分位数numpy.percentile, numpy.nanpercentile, pandas.Series.quantilequantile经验累...
Backport of #26582. TST add test_nan_value_with_weight FIX weighted nanquantile CLN appease linter Update numpy/lib/tests/test_nanfunctions.py Simplify code, expand old and add new ndim t...