Quartiles

Fonctions :

  • np.quantile()

    La fonction np.quantile() de NumPy permet de calculer les quantiles d’un tableau de données. Un quantile est une valeur en dessous de laquelle se trouve une certaine proportion des données. Cette fonction est utile pour analyser la distribution des valeurs, comme les quartiles (25%, 50%, 75%) ou tout autre percentile.

    Importation :

    import numpy as np

    Attributs :

    Nom Type Description
    a array_like Données d’entrée sous forme de tableau.
    q float ou array_like de float Quantile(s) à calculer. Doit être compris entre 0 et 1 (ex. : 0.5 pour la médiane).
    axis int ou None, optionnel Axe le long duquel calculer les quantiles. Par défaut, l’ensemble du tableau est utilisé.
    out ndarray, optionnel Emplacement où stocker le résultat.
    overwrite_input bool, optionnel Si True, les données d’entrée peuvent être modifiées pour améliorer les performances.
    method {'linear', 'lower', 'higher', 'midpoint', 'nearest'}, optionnel Méthode d’interpolation à utiliser pour le calcul si la quantile tombe entre deux valeurs.
    keepdims bool, optionnel Si True, les axes réduits sont conservés avec une taille de 1.

    Exemple de code :

    import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
q1 = np.quantile(data, 0.25)
mediane = np.quantile(data, 0.5)
q3 = np.quantile(data, 0.75)

print("1er quartile (Q1) :", q1)
print("Médiane (Q2) :", mediane)
print("3e quartile (Q3) :", q3)
    Résultat du code

    Explication du code :

    import numpy as np importe la bibliothèque numpy, renommée ici en np pour simplifier son utilisation dans le code.

    Création d'un tableau de données

    Le code crée un tableau data de dimension 1x9 à l'aide de np.array(), contenant les éléments [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9].

    Calcul des quartiles

    Les quartiles sont des valeurs qui divisent les données en quatre parts égales. Ici, trois quantiles sont calculés :

    • 1er quartile (Q1) : La valeur à la position 25% de l'échantillon, calculée par np.quantile(data, 0.25).
    • Médiane (Q2) : La valeur à la position 50% de l'échantillon, calculée par np.quantile(data, 0.5).
    • 3e quartile (Q3) : La valeur à la position 75% de l'échantillon, calculée par np.quantile(data, 0.75).
    Affichage des résultats

    Les résultats sont affichés à l'aide de print() pour chaque quartile calculé :

    • print("1er quartile (Q1) :", q1)
    • print("Médiane (Q2) :", mediane)
    • print("3e quartile (Q3) :", q3)