[Python] 分位数与箱线图(箱须图)

发布网友发布时间：2024-09-27 19:15

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热心网友时间：2024-09-28 00:29

分位数，也称为分位点，是一种统计学概念，用于将随机变量的概率分布范围分割成若干个具有相同概率的连续区间。分割点的数量总是比划分出的区间少一个，例如，三个分割点可以划分出四个区间。其中，中位数、四分位数、十分位数和百分位数是最常见的分位数类型。

四分位数是统计学中分位数的一种，它将所有数值按从小到大的顺序排列，并分成四等份。这三个分割点位置的数值就是四分位数。四分位数之间的差距称为四分位距（InterQuartile Range, IQR），它反映了数据集中的离散程度。

在Python中，我们可以使用numpy库中的quantile和percentile函数来计算分位数。这些函数可以用来计算四分位数和百分位数。需要注意的是，numpy中的分位数计算方式是将数据集分割成q个接近相同大小的子集。

为了更好地理解分位数的计算，我们可以通过一个示例来分析。假设我们有一个数据集，包含10个数据点。根据四分位数的计算方法，我们可以确定第一四分位数的位置，并找到对应位置的数值。如果位置不是整数，则需要进行线性插值计算。

箱线图，也称为箱须图，是描述性统计中的一种图形展示方法。它通过四分位数来展示数据的分布情况，包括位置性、扩散性和偏度。在Python中，我们可以使用matplotlib.pyplot库中的boxplot函数来绘制箱线图。