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  • 下四分位数和上四分位数
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    2021-07-27 01:20:27

    四分位差(quartile deviation),也称为内距或四分间距(inter-quartile range),它是上四分位数(QU,即位于75%)与下四分位数(QL,即位于25%)的差。计算公式.

    将所有数值按大小顺序排列并分成四等份,处于三个分割点位置的得分就是四分位数。最小的四分位数称为下四分位数,所有数值中,有四分之一小于下四分位数,四分之.

    把一个数组从小到大排序,中位数是中间那个数上四分位数是排在1/4的那个数下四分位数是排在3/4的那个数如果用EXCEL计算($A$1:$A$9为数列)最小值=QUARTILE.

    哪位大神可以给我详细说一下4分位数的具体求法。。我举一个例子。。这里。

    四分位数(Quartile),即统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的得分就是四分位数。第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,.

    有一个函数是专门求四分位数的。=quartile(a1:a10,1)

    四分位数和中位数是同一类的概念,将一组数据按大小顺序排列后,按数据的个数分成四份,而这三个分割点上的数值,就称四分位数,具体分别称为:第1四分位数,第2.

    统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数。第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由.

    晕死,这个貌似不是佛法,是财务方法吧。——你看这样解释对不对?——四分位法是zhidao统计学的一种分析方法。简单地说,就是将全部数据从小到大排列,正好排 列.

    众数从=10中位数=10.5下四分位数=9.25上四分位数=13.5平均数=11.1667标准差=2.7579

    如题,是一个数字,比如10,还是一个范围,比如2-12?怎么求中四分位范围。

    四分位数是将全部数据分成相等的四部分,其中每部分包括25%的数据,处在各分位点的数值就是四分位数。 四分位数作为分位数的一种形式,在统计中有着十分重要的.

    要计算过程,怎么算出来的?

    从小到大排序:17,19,20,22,23,23,,24,25 下四分位数等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字,即第2个数19。上四分位数等于该样本中所有数值由小到大排列.

    四分位数(Quartile),即统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数。 第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”.

    4分位数有两个25%和75%把一组数据按照大小的顺序排列其中前者的求法是,这个数的前面占全部数据的25%后者是这个数的前面占全部数据的75%

    1/4的我知道,3/4怎么算

    使用excel中quartile的函数.语法(array,quart).参数array为需要求得四分位数值的数组或数字引用区域,quart决定返回哪个四分位值.如果quart取0,1,2,3或4则函数quartile返.

    四分位差是上四分位数与下四分位数之差,也称为内距或四分间距。它主要用于测度顺序数据的离散程度。当然对于数值型数据也可以计算四分位差,但它不适合于分类数.

    lz你好IQR = Q3 ? Q1 四分位距通常是用来构建箱形图,以及对概率分布的简要图表概述。对一个对称性分布数据(其中位数必然等于第三四分位数与第一四分位数的算术.

    75、85、87、95、99、100、101、105、113、115、125 第一个四分位数:。

    75 85 87 |95 99、100、101 105 | 113 115 125 分4段,100为中点 Q1=(87+95)/2=91 Q2=100 Q3=(105+113)/2=109 四分位数:将所有数值按大小顺序排列并分成四等份,.

    嗯,最好举例说一下说得明了一点,用话自己的话解释一下,容易看懂一些各。

    英语是quartile? 你要问的是lower quartile和 upper quartile?将所有的样本从小到大排列,并分成四等份,处于三个分割点位置(是一个数值)的得分就是四分位数。最小.

    下四分位数怎么求啊还有upper extreme和 lower extreme 怎么求,本人在美国。

    四分位数(Quartile),即统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的得分就是四分位数。 第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,.

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    在说四分位数之前,我们先看下什么是中位数。中位数计算分为2步:

    你可能听这个计算过程有点头疼,没关系,下面图片我举个具体的例子来看下如何计算出中位数

    第2步,计算中间位置。数据总数4是偶数,中间位置的数就是第2个和第3个位置对应的数值,分别是11万,12万。

    那么,中位数就是11万+12万的平均值,为11.5万元。

    当马云进入酒吧后,中位数是多少呢?5个人的中间位置是第3个数对应的收入是12万,那么中位数是12万。

    你看,即使马云这样的超级富豪进入数据集里,中位数还是能正确的描述出这批数据的整体收入水平,不会像平均值那样因为异常的数值产生变化。

    中位数还有一些有用的“亲戚”,我们通过下面的图片来看一下。

    正如我们之前讨论过的,中位数将一组数据从中间“咔嚓一刀”分为两部分,这组数据其实还可以继续分为4部分,我们称之为“四分位数”。

    什么是四分位数呢?

    第1步,求中位数

    整个数据集按从小到大排序,最小的数值位于最左边,叫做下界。最右边的数值位于最右边,叫做上界。通过下界和上界我们可以知道数据集的最小值和最大值。

    中位数将整个数据集从中间位置一分为二。中位数左边的数据都小于中位数,占整个数据集的50%。中位数右边的数据都大于中位数,占整个数据集的的50%。

    直接肉眼看四分位数的5个数值是看不出什么东西的,这是因为人类大脑对抽象的东西天生不容易理解。

    为了方便人类大脑直观形象的理解四分位数,一个牛逼的工具就被发明了,它就是用于表示四分位数的箱线图。下面图片就是用求出的四分位数绘制箱线图。

    纵轴按数值从下到上按顺序排序,并画出四分位5个数值的位置就是箱线图。从箱线图中我们能看出什么数据信息呢?

    虽然上界是22,但中位数离下四分位数较近,表明大部分数据集中盒子的下端,即大部分数据的值集中在下四分位数和中位数之间。

    这样,通过四分位数和箱线图我们可以了解数据集的整体情况。

    箱线图常常用来比较不同类别数据的整体情况。例如这是统计概率社群会员做的上海地区数据分析工作年限与最低工资的箱线图。

    横轴表示工作年限,纵轴表示最低薪资。

    通过比较数据,我们可以看出随着年份上升,薪资待遇的上升也是非常明显的,尤其是3-5年这一段,提升的跨度非常之大。而3年以下,大家竞争的反而是另外一个基准线。个人判断,这个岗位对学习型人才需求非常大,比较缺中层小头目。

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    2. 查询班级id(CLASSID )为9的各个学科名称的平均成数,上四分位数,下四分位数,中位数
    """先创建一个数表SUBJECT,插入数据"""
    import pymysql,random
    dbs = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', db='demo', port=3306)
    db = dbs.cursor()
    # 创建成绩表 序号,班级id,学科名称,成绩,学生id
    db.execute("""
            CREATE TABLE SUBJECT(
            ID INT(3) PRIMARY KEY,
            CLASSID INT(10),
            SUBJECTNAME VARCHAR(20),
            STATYHOUR float(4),
            GARDEID int(10))
            """
            )
    # 插入数据
    a = 0
    CLASSIDS = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]
    SUBJECTNAMEs = ['python','java','c','c++','mysql','db','gauss']
    while a<=1000: # 插入1000条数据
        a += 1
        CLASSID = CLASSIDS[random.randint(0,len(CLASSIDS)-1)]
        SUBJECTNAME = SUBJECTNAMEs[random.randint(0,len(SUBJECTNAMEs)-1)]
        STATYHOUR = round(random.uniform(1,150),2)
        GARDEID = random.randint(1,100)
        sql = "insert into SUBJECT(ID,CLASSID,SUBJECTNAME,STATYHOUR,GARDEID) values ({0},{1},'{2}',{3},{4});".format(a,CLASSID, SUBJECTNAME, STATYHOUR, GARDEID)
        db.execute(sql)
        dbs.commit()
        print(a)
    db.close()
    dbs.close()
    

    先模拟一组数据库数据分析上4:excel表格使用函数 =QUARTILE(B$3:B4,1)
    在这里插入图片描述
    分析发现:
    当行号 N==4的倍数+1的时候,得出的上四分位数恰好为当前行号,理解为:行号R = (N-1)/4+1 ,校验数据,若N=5得出R=2, 当N=9得出R=3, N=1得出R=1

    若N非4的倍数+1,这种情况下计算套用推理公式(R = (N-1)/4*1+1):
    若N=6,得出R=2.25 ,相近行号对应2,3 ;
    套用数据1,行号2,3对应的数据为2,3,
    上四分位数为1,25,而当前位置和差为1,
    推测出:
    上四分位数==(模拟数据(最大值)-模拟数(最小值))×(R-最小行号)+模拟数最小值

    1. 验证
      若N=6 得出R=2.25 — 模拟数据3对上四分位数 = (33-12)×(2.25-2)+12=17.25
      若N=7 得出R=2.5 — 模拟数据3对上四分位数 = (33-12)×(2.5-2)+12=22.5
      若N=8 得出R=2.75 — 模拟数据3对上四分位数 = (33-12)×(2.75-2)+12=27.25
      若N=10 得出R = 3.25 — 模拟数据1对上四分位数== … == 3.25
      若N=11 得出R = 3.5 — 模拟数据1对上四分位数== … == 3.5
      若N=12 得出R = 3.75 — 模拟数据1对上四分位数== … == 3.75
      … 和表格数据校验该方程成立

    第一次写上四分位数sql:

    with 
    t1 as(	select * 
    	from SUBJECT
    	where CLASSID = 9
    	),
    t2 as (	select 
    			SUBJECTNAME as b,
    			round((case
    				count(STATYHOUR) when '1' then max(STATYHOUR)
    			else
    			(
    			(max(STATYHOUR)-min(STATYHOUR))*(((max(n)-1)/4*1+1)-min(r))+min(STATYHOUR)
    			) end ),2)as lowerQuartile
    		from(	select 
    				*
    				from (	select *,
    							row_number() over(partition by SUBJECTNAME order by STATYHOUR) as r,
    							count(*) over(partition by SUBJECTNAME) as n
    						from t1
    					) as a1
    				where r >=((n-1)/4*1+1-0.75) and r<=((n-1)/4*1+1+0.75) 
    		)as t2
    	group by SUBJECTNAME)
    select * from t2;
    
    
    /*
    c	29.8
    c++	47.72
    db	29.18
    gauss	13.55
    java	58.96
    python	59.52
    */
    
    --优化后sql,去除case ... else ...验证结果也正确,这样可以少两行代码
    with 
    t1 as(	select * from 
    		SUBJECT
    	where CLASSID = 9
    	),
    t2 as (	select 
    			SUBJECTNAME as b,
    			round(((max(STATYHOUR)-min(STATYHOUR))*(((max(n)-1)/4*1+1)-min(r))+min(STATYHOUR)),2)as lowerQuartile
    		from(	select 
    				*
    				from (	select *,
    							row_number() over(partition by SUBJECTNAME order by STATYHOUR) as r,
    							count(*) over(partition by SUBJECTNAME) as n
    						from t1
    					) as a1
    				where r >=((n-1)/4*1+1-0.75) and r<=((n-1)/4*1+1+0.75) 
    		)as a2
    	group by SUBJECTNAME)
    select * from t2;
    
    
    /*
    c	29.8
    c++	47.72
    db	29.18
    gauss	13.55
    java	58.96
    python	59.52
    */
    

    分析尝试R = (N-1)/41+1==上四分,那么中位数换位2,下四分换位*3,尝试SQL

    with 
    t1 as(	select * from SUBJECT
    	where CLASSID = 9
    	),
    t2 as (	select 
    			SUBJECTNAME as b,
    			round(((max(STATYHOUR)-min(STATYHOUR))*(((max(n)-1)/4*1+1)-min(r))+min(STATYHOUR)),2)as lowerQuartile
    		from(	select 
    				*
    				from (	select *,
    							row_number() over(partition by SUBJECTNAME order by STATYHOUR) as r,
    							count(*) over(partition by SUBJECTNAME) as n
    						from t1
    					) as a1
    				where r >=((n-1)/4*1+1-0.75) and r<=((n-1)/4*1+1+0.75) 
    		)as a2
    	group by SUBJECTNAME),
    t3 as (	select 
    			SUBJECTNAME as b,
    			round(((max(STATYHOUR)-min(STATYHOUR))*(((max(n)-1)/4*2+1)-min(r))+min(STATYHOUR)),2)as median
    		from(	select 
    				*
    				from (	select *,
    							row_number() over(partition by SUBJECTNAME order by STATYHOUR) as r,
    							count(*) over(partition by SUBJECTNAME) as n
    						from t1
    					) as a1
    				where (r >=((n-1)/4*2+1-0.75) and r<=((n-1)/4*2+1+0.75))
    		)as a2
    	group by SUBJECTNAME),
    t4 as (	select 
    			SUBJECTNAME as b,
    			round(((max(STATYHOUR)-min(STATYHOUR))*(((max(n)-1)/4*3+1)-min(r))+min(STATYHOUR)),2)as upperQuartitle
    		from(	select 
    				*
    				from (	select *,
    							row_number() over(partition by SUBJECTNAME order by STATYHOUR) as r,
    							count(*) over(partition by SUBJECTNAME) as n
    						from t1
    					) as a1
    				where (r >=((n-1)/4*3+1-0.75) and r<=((n-1)/4*3+1+0.75))
    		)as a2
    	group by SUBJECTNAME)
    select t2.b as SUBJECTNAME,lowerQuartile,median,upperQuartitle
    from t2,t3,t4 where t2.b=t3.b and t3.b=t4.b;
    
    
    /*
    c	29.8	50.36	107.87
    c++	47.72	73.86	112.25
    db	29.18	60.29	137.41
    gauss	13.55	29.61	92.71
    java	58.96	107.58	127.41
    python	59.52	71.44	112.83
    */
    
    

    SQL执行成功啦,可是,返回的结果是否正确?
    通过结果 推算公式 编写sql以后继续验证该结果是否正确;
    这种情况下第一想到的是excel表格,突然想起来,我是一名测试,那么,是否可以尝试python的库呢?

    # 创建一个数组,查是否可以找到对应的分位数`
    # pip install numpy 安装库
    import numpy as np
    number = [1,2,3,4,5]
    z = np.percentile(number,(25,50,75), interpolation='midpoint')
    print(z)
    print(type(z))
    
    
    >> [2. 3. 4.]
    >> <class 'numpy.ndarray'>
    

    python实现校验:

    
    import numpy as np
    import pymysql
    
    calculated_value={} #存放数据库查询的分位数
    verify_calculated_value={}  #存放数据库查询的分位数
    class MySqlS():
        """创建一个类,用来校验数据库获取的上四分数,中四分数,下四分数是否一致"""
        def __init__(self):
            self.dbs = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', db='demo', port=3306)
            self.db = self.dbs.cursor()
        def __del__(self):
            self.db.close()
            self.dbs.close()
        def query_table_data(self):
            """查询要验证的sql数据,得出:科目名称(SUBJECTNAME):{科目名称(SUBJECTNAME),上四分数(lowerQuartile),中位数(median),下四分数(upperQuartitle)}}"""
            sql = """with 
                    t1 as(	select * from SUBJECT
                        where CLASSID = 9
                        ),
                    t2 as (	select 
                                SUBJECTNAME as b,
                                round(((max(STATYHOUR)-min(STATYHOUR))*(((max(n)-1)/4*1+1)-min(r))+min(STATYHOUR)),2)as lowerQuartile
                            from(	select 
                                    *
                                    from (	select *,
                                                row_number() over(partition by SUBJECTNAME order by STATYHOUR) as r,
                                                count(*) over(partition by SUBJECTNAME) as n
                                            from t1
                                        ) as a1
                                    where r >=((n-1)/4*1+1-0.75) and r<=((n-1)/4*1+1+0.75) 
                            )as t2
                        group by SUBJECTNAME),
                    t3 as (	select 
                                SUBJECTNAME as b,
                                round(((max(STATYHOUR)-min(STATYHOUR))*(((max(n)-1)/4*2+1)-min(r))+min(STATYHOUR)),2)as median
                            from(	select 
                                    *
                                    from (	select *,
                                                row_number() over(partition by SUBJECTNAME order by STATYHOUR) as r,
                                                count(*) over(partition by SUBJECTNAME) as n
                                            from t1
                                        ) as a1
                                    where (r >=((n-1)/4*2+1-0.75) and r<=((n-1)/4*2+1+0.75))
                            )as t2
                        group by SUBJECTNAME),
                    t4 as (	select 
                                SUBJECTNAME as b,
                                round(((max(STATYHOUR)-min(STATYHOUR))*(((max(n)-1)/4*3+1)-min(r))+min(STATYHOUR)),2)as upperQuartitle
                            from(	select 
                                    *
                                    from (	select *,
                                                row_number() over(partition by SUBJECTNAME order by STATYHOUR) as r,
                                                count(*) over(partition by SUBJECTNAME) as n
                                            from t1
                                        ) as a1
                                    where (r >=((n-1)/4*3+1-0.75) and r<=((n-1)/4*3+1+0.75))
                            )as t2
                        group by SUBJECTNAME)
                    select t2.b as SUBJECTNAME,lowerQuartile,median,upperQuartitle
                    from t2,t3,t4 where t2.b=t3.b and t3.b=t4.b;
                    """
            self.db.execute(sql)
            temp_val_1 = self.db.fetchall()
            for i in temp_val_1:
                calculated_value_temp = {i[0]:{ "SUBJECTNAME":i[0],"lowerQuartile":i[1],"median":i[2],"upperQuartitle":i[3]}}
                calculated_value.update(calculated_value_temp)
        def query_sql_data(self):
            """ 查询验证的数值,得出 {科目名称(SUBJECTNAME}:{科目名称(SUBJECTNAME),上四分数(lowerQuartile),中位数(median),下四分数(upperQuartitle)}}"""
            for SUBJECTNAME in calculated_value.keys():
                sql = "select STATYHOUR from SUBJECT where CLASSID = 9 and SUBJECTNAME = '{0}'order by STATYHOUR asc;".format(SUBJECTNAME)
                self.db.execute(sql)
                temp_val_1 = self.db.fetchall()
                SUBJECTNAMES = []
                for i in temp_val_1:
                    SUBJECTNAMES +=list(i)
                z = np.percentile(SUBJECTNAMES, (25, 50, 75), interpolation='midpoint')
                lowerQuartile = round(z[0],2)
                median = round(z[1],2)
                upperQuartitle = round(z[2],2)
                verify_calculated_value_temps =  {SUBJECTNAME :{"SUBJECTNAME":SUBJECTNAME,"lowerQuartile":lowerQuartile,"median":median,"upperQuartitle":upperQuartitle}}
                verify_calculated_value.update(verify_calculated_value_temps)
        def verify_sql_data(self):
            """校验数据"""
            for SUBJECTNAME in calculated_value.keys():
                try:
                    assert calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('lowerQuartile')==verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('lowerQuartile'),\
                        '{0}=={1}报错\t{2}'.format(calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('lowerQuartile'),verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('lowerQuartile'),(calculated_value.get(SUBJECTNAME),verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME)))
                    assert calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('median')==verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('median'),\
                        '{0}=={1}报错\t{2}'.format(calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('median'),verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('median'),(calculated_value.get(SUBJECTNAME),verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME)))
                    assert calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('upperQuartitle')==verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('upperQuartitle'),\
                        '{0}=={1}报错\t{2}'.format(calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('upperQuartitle'),verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME).get('upperQuartitle'),(calculated_value.get(SUBJECTNAME),verify_calculated_value.get(SUBJECTNAME)))
                except AssertionError as err:
                    print(err)
    if __name__ == '__main__':
        MySqlS().query_table_data()
        MySqlS().query_sql_data()
        MySqlS().verify_sql_data()
    
    
    >> 47.72==44.49报错	({'SUBJECTNAME': 'c++', 'lowerQuartile': 47.72, 'median': 73.86, 'upperQuartitle': 112.25}, {'SUBJECTNAME': 'c++', 'lowerQuartile': 44.49, 'median': 73.86, 'upperQuartitle': 112.65})
    >> 13.55==14.71报错	({'SUBJECTNAME': 'gauss', 'lowerQuartile': 13.55, 'median': 29.61, 'upperQuartitle': 92.71}, {'SUBJECTNAME': 'gauss', 'lowerQuartile': 14.71, 'median': 29.62, 'upperQuartitle': 81.44})
    >> 59.52==59.53报错	({'SUBJECTNAME': 'python', 'lowerQuartile': 59.52, 'median': 71.44, 'upperQuartitle': 112.83}, {'SUBJECTNAME': 'python', 'lowerQuartile': 59.53, 'median': 71.44, 'upperQuartitle': 112.83})
    
    

    ok,执行,然后,断言出错了:

    执行sql,分别找出这几条数据:

    select STATYHOUR from SUBJECT where CLASSID = 9 and SUBJECTNAME= 'c++' order by STATYHOUR asc;
    select STATYHOUR from SUBJECT where CLASSID = 9 and SUBJECTNAME= 'gauss' order by STATYHOUR asc;
    select STATYHOUR from SUBJECT where CLASSID = 9 and SUBJECTNAME= 'python' order by STATYHOUR asc;
    

    数据粘贴到excel:
    在这里插入图片描述

    得到的中位数和我执行查询到的中位数是 一致的,把数据粘贴到python里,查询中

    import numpy as np
    c = [21.86,38.03,50.95,72.3,75.42,111.86,113.43,147.58,21.86,38.03,50.95,72.3,75.42,111.86,113.43,147.58]
    gauss=[1.59,3.52,12.4,17.01,20.29,38.94,58.88,103.99,144.65,144.93]
    python = [16.74,19.82,59.21,59.84,66.57,71.44,87.05,111.84,113.82,122.19,123.31]
    c_lowerQuartile = np.percentile(c,(25), interpolation='midpoint')
    gauss_lowerQuartile =np.percentile(gauss,(25), interpolation='midpoint')
    python_lowerQuartile = np.percentile(python,(25), interpolation='midpoint')
    
    print(c_lowerQuartile)
    print(gauss_lowerQuartile)
    print(python_lowerQuartile)
    
    
    >> 44.49
    >> 14.705000000000002
    >> 59.525000000000006
    

    现在得到的问题是,得到的上四分数,
    excel算出来的和python(numpy )算出来的数值不一致;

    暂时推测:
    excel上四分 = (模拟数据(最大值)-模拟数(最小值))×(R-最小行号)+模拟数最小值

    python上四分 = (模拟数据(最大值)+模拟数(最小值))*(R-最小行号)
    两个公式下得到的结果不一致,
    细推,我的数据不止这三组,其他的数据为什么断言就成功了,找出成功的数据,试试规则;
    在这里插入图片描述
    在计算上次执行成功的数据的时候,遇到了一个新问题,第二次执行断言测试,班级java也出现了断言失败;错误数由上次的三个变成了4个。

    
    
    >> 47.72==44.49报错	({'SUBJECTNAME': 'c++', 'lowerQuartile': 47.72, 'median': 73.86, 'upperQuartitle': 112.25}, {'SUBJECTNAME': 'c++', 'lowerQuartile': 44.49, 'median': 73.86, 'upperQuartitle': 112.65})
    >> 13.55==14.71报错	({'SUBJECTNAME': 'gauss', 'lowerQuartile': 13.55, 'median': 29.61, 'upperQuartitle': 92.71}, {'SUBJECTNAME': 'gauss', 'lowerQuartile': 14.71, 'median': 29.62, 'upperQuartitle': 81.44})
    >> 58.96==58.22报错	({'SUBJECTNAME': 'java', 'lowerQuartile': 58.96, 'median': 107.58, 'upperQuartitle': 127.41}, {'SUBJECTNAME': 'java', 'lowerQuartile': 58.22, 'median': 107.58, 'upperQuartitle': 128.8})
    >> 59.52==59.53报错	({'SUBJECTNAME': 'python', 'lowerQuartile': 59.52, 'median': 71.44, 'upperQuartitle': 112.83}, {'SUBJECTNAME': 'python', 'lowerQuartile': 59.53, 'median': 71.44, 'upperQuartitle': 112.83})
    
    

    简单输入

    z = [1,2,3,4,5,6]
    x= np.percentile(z,(25), interpolation='midpoint')
    print(x)
    
    
    >> 2.5
    进程已结束,退出代码为 0
    

    这里实际的上四分口算应该是2.25
    这种情况下暂时定义excel的结果是正确的,本人编写的sql找到的结果是正确的。
    后续再查找numpy库的逻辑,看看这个区别在哪里

    展开全文
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    python 计算箱线图、中位数、上下四分位数等

    话不多说,如图

    5c768c140ead7d87380ca41a1a0a37ec.png

    上代码

    #数组都是按从小到大排过序的

    #计算中位数

    def count_median(lis):

    if len(lis) % 2 == 0:

    mid = float((lis[len(lis) / 2] + lis[len(lis) / 2 - 1])) / 2

    else:

    mid = lis[len(lis) / 2]

    return mid

    #计算上下四分位数

    def count_quartiles(lis):

    q1 = 1 + (float(len(lis)) - 1) * 1 / 4

    q3 = 1 + (float(len(lis)) - 1) * 3 / 4

    return q1, q3

    #计算上下边缘

    def count_margin(q1, q3):

    q4 = q3 + 1.5 * (q3 - q1)

    q5 = q1 - 1.5 * (q3 - q1)

    return q4, q

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