Calcul des quantiles avec numpy.quantile() en Python

Introduction à numpy.quantile()

La bibliothèque NumPy est une bibliothèque fondamentale pour la programmation scientifique en Python. Elle fournit un objet de tableau multidimensionnel de haute performance et des outils pour travailler avec ces tableaux. Une des fonctions importantes de cette bibliothèque est numpy.quantile().

La fonction numpy.quantile() est utilisée pour calculer le quantile, ou la valeur qui correspond à une probabilité donnée dans une distribution de probabilité, des données le long de l’axe spécifié. En termes simples, un quantile est où une échantillon de données est divisée en parties égales. Par exemple, les quartiles sont des quantiles qui divisent les données en quatre parties égales.

La fonction numpy.quantile() est particulièrement utile dans l’analyse statistique des données. Elle peut être utilisée pour comprendre la dispersion et la tendance centrale des données. Par exemple, elle peut être utilisée pour déterminer le percentile d’un ensemble de notes d’examen ou pour comprendre la distribution des revenus dans une population.

Dans les sections suivantes, nous allons explorer plus en détail la syntaxe de numpy.quantile(), comment l’utiliser avec des exemples, et comment éviter les erreurs courantes lors de son utilisation.

Syntaxe de numpy.quantile()

La fonction numpy.quantile() est définie comme suit :

numpy.quantile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False)

Voici une explication des paramètres :

• a : C’est le tableau d’entrée ou l’objet qui peut être converti en un tableau. C’est l’ensemble de données pour lequel vous voulez calculer les quantiles.

• q : C’est un nombre réel ou un tableau de nombres réels dans l’intervalle [0, 1] qui représente les quantiles à calculer. Par exemple, une valeur de 0.5 représente le quantile médian.

• axis : C’est l’axe le long duquel les quantiles sont calculés. Si cet argument est None (par défaut), alors les quantiles sont calculés pour l’ensemble du tableau.

• out : C’est un tableau optionnel dans lequel placer le résultat.

• overwrite_input : Si cet argument est True, alors l’opération est effectuée en place sur les données d’entrée, ce qui peut améliorer les performances mais peut affecter les résultats pour les types de données flottantes.

• interpolation : C’est une chaîne qui spécifie la méthode d’interpolation à utiliser lorsque les quantiles désirés se situent entre deux points de données. Les options sont ‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’ ou ‘nearest’.

• keepdims : Si cet argument est True, alors la forme du tableau de sortie est la même que celle du tableau d’entrée, à l’exception de l’axe le long duquel les quantiles sont calculés.

La fonction numpy.quantile() renvoie les quantiles calculés du tableau d’entrée.

Dans la section suivante, nous allons voir comment utiliser cette fonction avec des exemples concrets.

Exemples d’utilisation de numpy.quantile()

Voici quelques exemples qui illustrent comment utiliser la fonction numpy.quantile().

import numpy as np

# Création d'un tableau numpy
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# Calcul du quantile à 50% (médiane)
q_50 = np.quantile(data, 0.5)
print(f"Le quantile à 50% est : {q_50}")

# Calcul du premier quartile (25%)
q_25 = np.quantile(data, 0.25)
print(f"Le premier quartile est : {q_25}")

# Calcul du troisième quartile (75%)
q_75 = np.quantile(data, 0.75)
print(f"Le troisième quartile est : {q_75}")

Dans cet exemple, nous avons créé un tableau numpy data contenant les nombres de 1 à 10. Ensuite, nous avons utilisé la fonction numpy.quantile() pour calculer le quantile à 50% (qui est aussi la médiane), le premier quartile (25%) et le troisième quartile (75%).

Notez que la fonction numpy.quantile() renvoie une valeur unique si q est un nombre unique, et un tableau numpy de valeurs si q est un tableau de nombres.

Dans la section suivante, nous allons discuter des erreurs courantes lors de l’utilisation de numpy.quantile() et comment les éviter.

Erreurs courantes et comment les éviter

Lors de l’utilisation de la fonction numpy.quantile(), il y a quelques erreurs courantes que vous pouvez rencontrer. Voici quelques-unes de ces erreurs et comment les éviter.

Erreur 1 : Fournir un q en dehors de l’intervalle [0, 1]

La valeur de q doit être un nombre réel ou un tableau de nombres réels dans l’intervalle [0, 1]. Si vous fournissez une valeur en dehors de cet intervalle, vous obtiendrez une erreur. Par exemple :

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.quantile(data, 1.5)

Cela produira une erreur car 1.5 n’est pas dans l’intervalle [0, 1]. Pour éviter cette erreur, assurez-vous toujours que la valeur de q est dans l’intervalle [0, 1].

Erreur 2 : Fournir un tableau d’entrée vide

Si vous fournissez un tableau d’entrée vide à numpy.quantile(), vous obtiendrez une erreur. Par exemple :

import numpy as np

data = np.array([])
np.quantile(data, 0.5)

Cela produira une erreur car le tableau d’entrée est vide. Pour éviter cette erreur, assurez-vous toujours que le tableau d’entrée contient des données.

Erreur 3 : Utiliser une méthode d’interpolation non valide

La fonction numpy.quantile() prend un argument interpolation qui spécifie la méthode d’interpolation à utiliser lorsque les quantiles désirés se situent entre deux points de données. Les options valides sont ‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’ ou ‘nearest’. Si vous fournissez une valeur non valide pour cet argument, vous obtiendrez une erreur. Par exemple :

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.quantile(data, 0.5, interpolation='invalid')

Cela produira une erreur car ‘invalid’ n’est pas une méthode d’interpolation valide. Pour éviter cette erreur, assurez-vous toujours d’utiliser une méthode d’interpolation valide.

En gardant ces erreurs courantes à l’esprit et en sachant comment les éviter, vous pouvez utiliser la fonction numpy.quantile() de manière plus efficace et sans erreur.

Conclusion

La fonction numpy.quantile() est un outil puissant pour l’analyse statistique des données en Python. Elle permet de calculer les quantiles, qui sont des indicateurs clés de la dispersion et de la tendance centrale des données. En comprenant sa syntaxe et en sachant comment l’utiliser correctement, vous pouvez éviter les erreurs courantes et utiliser cette fonction de manière efficace.

Que vous soyez un data scientist, un ingénieur, un chercheur ou un étudiant, la maîtrise de numpy.quantile() et d’autres fonctions similaires de la bibliothèque NumPy peut vous aider à tirer le meilleur parti de vos données et à réaliser des analyses plus précises et informatives.

Nous espérons que cet article vous a aidé à comprendre comment utiliser la fonction numpy.quantile(). N’hésitez pas à explorer davantage et à expérimenter avec cette fonction sur vos propres données. Bonne programmation !