scipy.stats.percentileofscore¶
- scipy.stats.percentileofscore(a, score, kind='rank')[源代码]¶
计算分数相对于分数列表的百分位排名。
A
percentileofscore例如，80%意味着80%的分数 a 低于给定的分数。如果是间隙或纽带，确切的定义取决于可选关键字， kind 。- 参数
- aarray_like
要添加到的分数数组 score 是比较的。
- score整型或浮点型
与中的元素进行比较的分数 a 。
- kind{‘排名’，‘弱’，‘严格’，‘均值’}，可选
指定对结果分数的解释。以下选项可用(默认值为‘RANK’)：
“排名”：得分的平均百分比排名。在多个匹配的情况下，取所有匹配分数的百分比排名的平均值。
‘弱’：这种类型对应于累积分布函数的定义。80%的分数百分比表示80%的值小于或等于提供的分数。
“严格”：类似于“弱”，不同之处在于只计算严格小于给定分数的值。
“平均”：“弱”和“严”分数的平均值，常用于测试。请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/Percentile_rank
- 退货
- pcos浮动
百分比-分数(0-100)相对于的位置 a 。
示例
给定值的四分之三位于给定分数以下：
>>> from scipy import stats >>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 4], 3) 75.0
对于多个匹配，请注意两个匹配的分数(分别为0.6和0.8)是如何平均的：
>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], 3) 70.0
只有2/5的值严格小于3：
>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], 3, kind='strict') 40.0
但4/5的值小于或等于3：
>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], 3, kind='weak') 80.0
弱者和严格者之间的平均分是：
>>> stats.percentileofscore([1, 2, 3, 3, 4], 3, kind='mean') 60.0