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官方文档入口：

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.percentile.html

函数：

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

作用：找到一组数的分位数值，如四分位数等(具体什么位置根据自己定义)

函数参数说明：

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

a : array，用来算分位数的对象，可以是多维的数组
q : 介于0-100的float，用来计算是几分位的参数，如四分之一位就是25，如要算两个位置的数就(25,75)
axis : 坐标轴的方向，一维的就不用考虑了，多维的就用这个调整计算的维度方向，取值范围0/1
out : 输出数据的存放对象，参数要与预期输出有相同的形状和缓冲区长度
overwrite_input : bool，默认False，为True时及计算直接在数组内存计算，计算后原数组无法保存
interpolation : 取值范围{'linear', 'lower', 'higher', 'midpoint', 'nearest'}
            默认liner，比如取中位数，但是中位数有两个数字6和7，选不同参数来调整输出
keepdims : bool,默认False,为真时取中位数的那个轴将保留在结果中

最后放几个官方文档的示例：

>>>a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>>a
array([[10,  7,  4],
       [ 3,  2,  1]])
>>>np.percentile(a, 50)
3.5
>>>np.percentile(a, 50, axis=0)
array([[ 6.5,  4.5,  2.5]])
>>>np.percentile(a, 50, axis=1)
array([ 7.,  2.])
>>>np.percentile(a, 50, axis=1, keepdims=True)
array([[ 7.],
       [ 2.]])