你如何在 Numpy 中找到 IQR？

Posted 2023-03-12

【中文标题】你如何在 Numpy 中找到 IQR？

【英文标题】：How do you find the IQR in Numpy?

【发布时间】：2014-06-07 08:07:32

【问题描述】：

是否有内置的 Numpy/Scipy 函数来查找四分位数范围？我自己可以很容易地做到这一点，但 mean() 存在，基本上是 sum/len...

def IQR(dist):
    return np.percentile(dist, 75) - np.percentile(dist, 25)

【问题讨论】：

我不认为它有一个函数，你必须像你一样计算百分位数。

@BrenBarn。现在有...

【参考方案1】：

np.percentile 接受多个百分位参数，你最好这样做：

q75, q25 = np.percentile(x, [75 ,25])
iqr = q75 - q25

或

iqr = np.subtract(*np.percentile(x, [75, 25]))

比拨打两个电话percentile:

In [8]: x = np.random.rand(1e6)

In [9]: %timeit q75, q25 = np.percentile(x, [75 ,25]); iqr = q75 - q25
10 loops, best of 3: 24.2 ms per loop

In [10]: %timeit iqr = np.subtract(*np.percentile(x, [75, 25]))
10 loops, best of 3: 24.2 ms per loop

In [11]: %timeit iqr = np.percentile(x, 75) - np.percentile(x, 25)
10 loops, best of 3: 33.7 ms per loop

【讨论】：

使用 ufunc 机制，np.substract.reduce。恕我直言，比 * 魔法更清晰。

@Jaime * 运算符是什么？它在做什么？

它正在解包它之后的元组，因此该函数不是两个项目序列，而是两个单独的项目。

减去两个数字是 O(1)，而找到 %iles 需要 O(n)，因此解压缩这两个数字并非常明确地添加它们是非常好的。

【参考方案2】：

现在scipy.stats 中有一个iqr 函数。它从 scipy 0.18.0 开始可用。我最初的意图是将它添加到 numpy，但它被认为过于特定于域。

使用 Jaime 的答案可能会更好，因为 scipy 代码只是其过于复杂的版本。

【讨论】：

为什么 IQR 对于 numpy 来说被认为是特定于域的？

因为它不是一个广泛使用的指标。请随时搜索邮件列表以获取详细信息。

【参考方案3】：

如果Jaime's answer 适合您的情况，请忽略此内容。但如果不是，根据this answer，要找到第一和第三四分位数的精确值，您应该考虑执行以下操作：

samples = sorted([28, 12, 8, 27, 16, 31, 14, 13, 19, 1, 1, 22, 13])

def find_median(sorted_list):
    indices = []

    list_size = len(sorted_list)
    median = 0

    if list_size % 2 == 0:
        indices.append(int(list_size / 2) - 1)  # -1 because index starts from 0
        indices.append(int(list_size / 2))

        median = (sorted_list[indices[0]] + sorted_list[indices[1]]) / 2
        pass
    else:
        indices.append(int(list_size / 2))

        median = sorted_list[indices[0]]
        pass

    return median, indices
    pass

median, median_indices = find_median(samples)
Q1, Q1_indices = find_median(samples[:median_indices[0]])
Q2, Q2_indices = find_median(samples[median_indices[-1] + 1:])

IQR = Q3 - Q1

quartiles = [Q1, median, Q2]

代码取自参考答案。