描述：
百分位数表示小于这个值的观察值的百分比。
numpy.percentile(a, q, axis)
参数：
a：输入数组。q：计算的百分位数，在 \(0-100\) 之间。axis：沿着它计算百分位数的轴。
首先明确百分位数：
第 \(p\) 个百分位数是这样一个值，使至少有 \(p\%\) 的数据项小于或等于这个值，且至少有 \((100-p)\%\) 的数据项大于或等于这个值。
示例：语文成绩 \(54\) 分，单从分数看并不知道成绩好坏，如果 \(54\) 分是第 \(70\) 百分位数，知道大约 \(70\%\) 的考生分数比他低，\(30\%\) 的考生分数比他高。
示例：
import numpy as np
a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
print(a)
# 50% 的分位数，就是 a 里排序之后的中位数
print (np.percentile(a, 50))
# axis 为 0，在纵列上求
print (np.percentile(a, 50, axis=0))
# axis 为 1，在横行上求
print (np.percentile(a, 50, axis=1))
# 保持维度不变
print (np.percentile(a, 50, axis=1, keepdims=True))
[[10 7 4]
[ 3 2 1]]
3.5
[6.5 4.5 2.5]
[7. 2.]
[[7.]
[2.]]
nums = np.array([1, 2, 3, 4, 8])
print(np.percentile(nums, 50))
print(np.percentile(nums, 40)) # 2 + 1/25*15 = 2.6
print(np.percentile(nums, 90)) # 4 + 4/25*15 = 6.4
3.0
2.6
6.4