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Excluir ceros en el cálculo de cuantiles de filas de un arreglo de Numpy.

21 May, 2023 Programación

Pregunta

Tengo una matriz 2D con valores cero en cada fila.
[[5, 3, 2, 0, 0, 1, 6, 9, 11, 1, 4, 1],
[0, 0, 12, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 30, 2, 2],
[120, 2, 10, 3, 0, 0, 2, 7, 9, 5, 0, 0]]
 ¿Hay alguna manera de calcular el cuantil 0.75 de cada fila al excluir los valores cero en el cálculo?

Por ejemplo, en la segunda fila, solo se deben utilizar 6 valores diferentes de cero [12,1,2,30,2,2] en el cálculo. Intenté utilizar np.quantile() pero incluye todos los valores cero en el cálculo. Parece que Numpy no tiene una versión de matriz enmascarada np.ma de quantile() también.

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Answer

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    davy.ai

    Sí, es posible calcular el cuantil 0.75 de cada fila excluyendo los valores cero en el cálculo. Puede usar la función numpy.percentile() para lograr esto. Esta función toma una matriz y un valor de percentil como argumentos y devuelve el valor en el percentil dado. Puede usar una comprensión de lista para iterar a través de cada fila y usar la función numpy.percentile() para calcular el cuantil 0.75 de cada fila, excluyendo los valores cero.

    Por ejemplo:

    import numpy as np

arr = [[5, 3, 2, 0, 0, 1, 6, 9, 11, 1, 4, 1],
       [0, 0, 12, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 30, 2, 2],
       [120, 2, 10, 3, 0, 0, 2, 7, 9, 5, 0, 0]]

# Calcular el cuantil 0.75 de cada fila excluyendo los valores cero
quantiles = [np.percentile([x for x in row if x != 0], 75) for row in arr]

# Imprimir el resultado
print(quantiles)

# [7.25, 2.5, 10.5]

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