Python 为什么percentile（）方法没有计算适当的百分比？与此类似，如果四舍五入，此数据的第25个百分位应为1.5和2

我正在使用此代码计算百分位以进行交叉验证

import numpy as np

value = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
x = np.percentile(value, 25)

print(x)

---

计算四分位数的方法不止一种

numpy的默认计算返回的值与R的

summary（）

函数返回的值匹配

你需要做其中一件事

• 切换到numpy.percentile计算四分位数的默认方式
• 为numpy.percentile的参数

  插值提供一个值，或

• 编写自己的自定义函数

以numpy.percentile为单位的

插值的有效值为

我没有建议
插值的值，因为您的问题中没有包含预期的输出。你需要考虑你的决定对所有四分位数的影响，而不仅仅是一个。
（我认为
scipy.stats.percentileofscore（）
不适合你。
你是如何确定第25个百分位应该是1.5的？想想这个表达式的结果：
np.percentile（值，[0,25,50,75100]）
。检查更新的代码，这就是我使用传统数学公式计算百分位的方式。
import sys
import numpy as np
from numpy import math

def my_percentile(data, percentile):
    n = len(data)
    p = n * percentile / 100
    if p.is_integer():
        return sorted(data)[int(p)]
    else:
        return sorted(data)[int(math.ceil(p)) - 1]

t = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
per = my_percentile(t, 25)

print(per)