近期在编写python代码的时候遇到了python的numpy包中的quantitle()方法，产生了困惑，没有明白其得到的是什么，查阅之后发现，其实意思是分为数的意思，里面的参数q如果传入的是一个值就是求一个分位数，如果是一个list就是分别求不同的分位数，那么？
如何通俗地理解分位数?
直观来看，分位数就是用概率作为依据将一批数据分开的那个点。注意选取的是值而不是索引，这在python数据操作中着重注意一下
一、数据
分位数是数据分析中常用的一个统计量，经过抽样得到一个样本值，以考核分数为例：
60,70,87,56,35,64,28,84,89,65.
二、p分位数
如果想在这10位员工中淘汰至少35%,同时让至少65%的员工留存下来，如何考虑？
最简单的想法就是找一个数，小于等于这个数的员工至少有35%,大于等于这个数的员工至少有65%, 我们就把这个数记为0.35分位点，记为x_0.35 ,见下图：
我们可以看到因为35%在10个员工中计算得到的是3.5也就是必然要求我们去近似，默认求上界，然后剩余的65%占多少比例用前面的求上界后的个数和总数做减法即可，也就是只能分出来40%和60%的水平，这个时候发现60刚好满足条件，注意小于等于和大于等于都是包含60的。
上面是直观的通过观察就可以得到的，如果要想通过计算找到这个数，需要将数据排序：
28, 35, 56, 60，64, 65, 70, 84, 87, 89
排序后上面十个数分别记为x(1)到x(10).
至少有35%,即至少有10*35%=3.5个员工，取上界4，所以x_0.35 ≥60=x(4); 0.35分位数应该是大于等于60
至少有65%，即至少有10*65%=6.5个学生，取下界6，所以x_0.35≤60=x(4); 0.35分位数应该是小于等于60
故二者取交集，令x_0.35 =60.
以上是np不为整数的情况，如果np为整数，不妨设p=0.3
至少有30%,即至少有10*30%=3个员工，所以x_0.3 ≥56=x(3);
至少有70%，即至少有10*70%=7个员工，所以x_0.3≤60=x(4);
二者取交集，有两个值，一个是56,一个是60,如何选取？就取二者的平均值：
x_0.3＝（56+60）/2=58.
三、小结
通过以上讨论，我们做如下总结：
借鉴了：https://www.zhihu.com/question//answer/
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