Python numpy.percentile（）生成的输出与MATLAB prctile（）不同

Python生成的百分位数的值与MATLAB中的值不同

我在Python中使用了

numpy.percentile

，在MATLAB中使用了

prctile

Python:

a = [   4.17844459 3020.84958224    0.        ]
b = [20 50 80]
c = [0, [0,  1, 2]] = np.percentile(a, b)

[1.6713778362648797 4.178444590662199 1814.1811271801632]

MATLAB:
c(1, 1:3) = prctile(a, b)

[0.417844459066220 4.17844459066220 2719.18246847491]

我更喜欢MATLAB的答案，因为这来自于我试图用Python编写的原始代码。

在其核心，这是一个“示例”与“总体”的问题

NumPy将

a

视为代表整个人群，因此最低的元素是第0百分位，最高的元素是第100百分位，并以此为基础进行插值。插值默认为线性，但也有其他选项可用

相反，对于

n

-元素向量，Matlab将元素视为从

100*.5/n

第百分位到

100*（n-.5）/n

第百分位的范围，并以此为基础进行插值。当你只有一个样本时，这更适合于近似未知人群中的百分位数。插值是线性的，除了低于

100*.5/n

或高于

100*（n-.5）/n

的百分位数，其中Matlab分别返回最低或最高输入数据点

NumPy和Matlab都没有提供切换来获得相反的行为。如果您希望Matlab在Python中的行为，则必须对输入进行排序并手动执行插值，或者转换您要求的百分位数以撤销不同输入解释的效果：

def matlab_percentile(x, p):
    p = numpy.asarray(p, dtype=float)
    n = len(x)
    p = (p-50)*n/(n-1) + 50
    p = numpy.clip(p, 0, 100)
    return numpy.percentile(x, p)

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这甚至不是语法上有效的Python。你是什么意思？尝试将“Python:”下的任何一行放入Python解释器，Python将报告一个语法错误。