在python中計(jì)算一個(gè)多維數(shù)組的任意百分比分位數(shù)，只需用np.percentile即可，十分方便

import numpy as npa = [154, 400, 1124, 82, 94, 108]print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile

補(bǔ)充拓展：如何解決hive同時(shí)計(jì)算多個(gè)分位數(shù)的問(wèn)題

眾所周知，原生hive沒(méi)有計(jì)算中位數(shù)的函數(shù)(有的平臺(tái)會(huì)有)，只有計(jì)算分位數(shù)的函數(shù)percentile

在數(shù)據(jù)量不大的時(shí)候，速度尚可。但是數(shù)據(jù)量一上來(lái)之后，完全計(jì)算不出來(lái)。

那么如何解決這個(gè)問(wèn)題呢，我們可以使用 row_number() over()通過(guò)兩次排序來(lái)解決同時(shí)計(jì)算多個(gè)分位數(shù)，速度飛快。

比如我們需要計(jì)算mkt_mcc_storeidx表下以mkt_label,mccgroup,month分組，value_mccgroup的分位數(shù)

第一步：利用row_number() over()給value_mccgroup在分組里排序，記錄下排名

第二步：計(jì)算mkt_label,mccgroup,month分組下的數(shù)據(jù)總數(shù)

第三步：join前兩步的結(jié)果，取rank=你需要計(jì)算的分位數(shù)位置，想計(jì)算多少個(gè)分位數(shù)就計(jì)算多少個(gè)

第四步：再排一次序，這次數(shù)據(jù)量就已經(jīng)少了很多了，畢竟每組里面只有幾個(gè)數(shù)據(jù)，記錄排名

第五步：得到具體的分位數(shù)

第六步：行轉(zhuǎn)成列，所有分位數(shù)計(jì)算完畢

后來(lái)查看了下SQL代碼的執(zhí)行樹(shù)，發(fā)現(xiàn)percentile利用了map來(lái)存數(shù)據(jù)，怪不得這么耗內(nèi)存，其實(shí)時(shí)間久并不是算的時(shí)間久，是因?yàn)閮?nèi)存不夠了，系統(tǒng)一直在回收內(nèi)存

而rank over 僅僅就是個(gè)排序而已

以上這篇python多維數(shù)組分位數(shù)的求取方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。