在数据分析和科学计算中，`np.percentile()` 是 NumPy 库中的一个重要函数，用于计算数组中指定百分位数的值。简单来说，它能帮助我们快速了解数据分布的关键点！✨
什么是百分位数？
百分位数是一种统计量，表示数据集中低于该值的数据比例达到指定百分比。例如，第 50 百分位数就是常说的中位数，而第 90 百分位数则代表数据中小于该值的比例为 90%。
函数的基本用法：
```python
np.percentile(a, q, axis=None)
```
- a：输入数组。
- q：需要计算的百分位数（如 25、50、75）。
- axis：沿哪个轴计算，默认为 None（整个数组）。
小提示：
- 当 `q=0` 时，返回最小值；`q=100` 时，返回最大值。
- 对于重复数据，`percentile` 会进行插值处理，确保结果更精确。
通过 `np.percentile()`，我们可以轻松分析数据的集中趋势和离散程度，是探索性数据分析的得力助手！📈🔍
NumPy 数据分析 Python