scipy.stats.

iqr#

scipy.stats.iqr(x, axis=None, rng=(25, 75), scale=1.0, nan_policy='propagate', interpolation='linear', keepdims=False)[source]#

计算指定轴上数据的四分位距。

四分位距 (IQR) 是数据的第 75 个百分位数和第 25 个百分位数之间的差值。它是一种类似于标准差或方差的离散度量，但对异常值更具鲁棒性 [2]。

rng 参数允许此函数计算除实际 IQR 之外的其他百分位数范围。例如，设置 rng=(0, 100) 等同于 numpy.ptp。

空数组的 IQR 是 np.nan。

0.18.0 版本新增。

参数:
xarray_like

输入数组或可以转换为数组的对象。

axisint 或 None，默认值：None

如果为 int，则为计算统计量的输入沿哪个轴。输入的每个轴切片（例如行）的统计量将出现在输出的相应元素中。如果为 None，则在计算统计量之前，输入将被展平。

rng包含范围 [0,100] 中浮点数的双元素序列，可选

计算范围的百分位数。每个百分位数必须介于 0 和 100 之间（包括 0 和 100）。默认值为真正的 IQR：(25, 75)。元素的顺序并不重要。

scale标量或 str 或实数的类数组，可选

比例的数值将从最终结果中除掉。以下字符串值也被识别

  • ‘normal’：按 \(2 \sqrt{2} erf^{-1}(\frac{1}{2}) \approx 1.349\) 缩放。

默认值为 1.0。也允许实数 dtype 的类数组 scale，只要它正确地广播到输出，使得 out / scale 是一个有效的运算。输出维度取决于输入数组 x、axis 参数和 keepdims 标志。

nan_policy{‘propagate’，‘omit’，‘raise’}

定义如何处理输入 NaN。

  • propagate：如果存在 NaN 在沿轴切片（例如行）中，则计算统计量，输出的相应条目将为 NaN。

  • omit：执行计算时将省略 NaN。如果沿轴切片计算统计量时剩余数据不足，则输出的相应条目将为 NaN。

  • raise：如果存在 NaN，则会引发 ValueError。

interpolationstr，可选

指定当百分位数边界位于两个数据点 i 和 j 之间时要使用的插值方法。以下选项可用（默认为“linear”）

  • ‘linear’：i + (j - i)*fraction，其中 fraction 是由 i 和 j 包围的索引的小数部分。

  • ‘lower’：i。

  • ‘higher’：j。

  • ‘nearest’：i 或 j，以最近者为准。

  • ‘midpoint’：(i + j)/2。

对于 NumPy >= 1.22.0，numpy.percentile 的 method 关键字提供的其他选项也有效。

keepdimsbool，默认值：False

如果设置为 True，则缩减的轴将保留在结果中，作为大小为 1 的维度。使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。

返回:
iqr标量或 ndarray

如果 axis=None，则返回标量。如果输入包含小于 np.float64 精度的整数或浮点数，则输出数据类型为 np.float64。否则，输出数据类型与输入的数据类型相同。

参见

numpy.std, numpy.var

备注

从 SciPy 1.9 开始，np.matrix 输入（不建议用于新代码）在执行计算之前会转换为 np.ndarray。在这种情况下，输出将是标量或具有适当形状的 np.ndarray，而不是 2D np.matrix。同样，虽然掩码数组的掩码元素会被忽略，但输出将是标量或 np.ndarray，而不是 mask=False 的掩码数组。

参考文献

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import iqr
>>> x = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>> x
array([[10,  7,  4],
       [ 3,  2,  1]])
>>> iqr(x)
4.0
>>> iqr(x, axis=0)
array([ 3.5,  2.5,  1.5])
>>> iqr(x, axis=1)
array([ 3.,  1.])
>>> iqr(x, axis=1, keepdims=True)
array([[ 3.],
       [ 1.]])
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