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有没有一种方便的方法来计算序列或单维numpy数组的百分位数？

我正在寻找类似于Excel的百分位函数的东西.

我查看了NumPy的统计参考,但是找不到这个.我能找到的只是中位数(第50百分位数),但不是更具体的东西.

我看过这个答案,解释了如何计算特定百分位数的价值,这个答案解释了如何计算与每个元素相对应的百分位数.

• 使用第一个解决方案,我可以计算值并扫描原始数组以查找索引.

• 使用第二种解决方案,我可以扫描整个输出数组以查找我正在寻找的百分位数.

但是,如果我想知道对应于特定百分位数的索引(在原始数组中)(或包含最接近该索引的元素的索引),则两者都需要额外的扫描.

是否有更直接或内置的方法来获得对应百分位数的指数？

注意:我的数组没有排序,我希望索引在原始的未排序数组中.

我有一组数据，和一组用于创建垃圾箱的阈值：

data = np.array([0.01, 0.02, 1, 1, 1, 2, 2, 8, 8, 4.5, 6.6])
thresholds = np.array([0,5,10])
bins = np.digitize(data, thresholds, right=True)

对于中的每个元素bins，我想知道基本百分位数。例如，在中bins，最小容器应从第0个百分点开始。然后是下一个垃圾箱，例如20％。因此，如果in中的值data落在0到20之间data，则它属于第一个bin。

我调查了熊猫，rank(pct=True)但似乎无法正确完成。

有什么建议吗？