Arrays 以numpy/scipy计算矢量化百分位数的快速方法？

给定一个值数组：

v = np.random.randn(100)

计算数组中每个元素百分比的最快方法是什么？以下是缓慢的：

%timeit map(lambda e: scipy.stats.percentileofscore(v, e), v)
100 loops, best of 3: 5.1 ms per loop

您可以使用来实现相同的结果：

In [58]: v = np.random.randn(10)

In [59]: print(list(map(lambda e: scipy.stats.percentileofscore(v, e), v)))
[30.0, 40.0, 50.0, 90.0, 20.0, 60.0, 10.0, 70.0, 80.0, 100.0]

In [60]: from scipy.stats import rankdata

In [61]: rankdata(v)*100/len(v)
Out[61]: array([  30.,   40.,   50.,   90.,   20.,   60.,   10.,   70.,   80.,  100.])

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根据您对百分位数的定义，您可能需要rankdatav-1/lenv-1，它将百分位数的最低值指定为0@Eric我对排名进行了调整，以匹配问题中代码给出的结果，但您的建议也是合理的惯例。即使只是rankdatav可能就足够了，这取决于将对结果做什么。