Numpy 平均百分位数范围，例如。平均值（第 25 到第 50 个百分位数）？答案

【问题标题】：Numpy mean percentile range, eg. Mean (25th to 50th Percentile)?Numpy 平均百分位数范围，例如。平均值（第 25 到第 50 个百分位数）？
【发布时间】：2020-08-07 00:13:32
【问题描述】：

我想计算两个百分位数范围之间的平均值，例如在第 25 和第 50 个百分位数之间。

我通常使用 np.percentile 来计算特定的百分位数。

知道如何计算平均值（25-50）吗？可以减吗？

mean(25-50) = np.percentile(array,50) - np.percentile(array,25)
``

【问题讨论】：

标签： python numpy percentile

【解决方案1】：

您不能简单地将不同百分位数的两个值相减。

为了找到第 25 和第 50 个百分位数之间元素的平均值，您需要找到所有这些元素的总和，然后将其除以大小。

要找到上述元素的总和，您可以从第 0-50 个百分位数的总和中减去第 0-25 个百分位数的总和。

一旦得到差值总和，只需将其除以这些元素的大小即可。

# find the indexes of the element below 25th and 50th percentile
idx_under_25 = np.argwhere(array <= np.percentile(array, 25)).ravel()
idx_under_50 = np.argwhere(array <= np.percentile(array, 50)).ravel()

# find the number of the elements in between 25th and 50th percentile
diff_num = len(idx_under_50) - len(idx_under_25)

# find the sum difference
diff_sum = np.sum(np.take(array, idx_50)) - np.sum(np.take(array, idx_25))

# get the mean
mean = diff_sum / diff_num

【讨论】：