PythonのSciPyライブラリには、データ配列の経験的な分位数を計算するためのmquantiles関数が含まれています。この関数は、以下のように使用します。
import numpy as np
from scipy.stats.mstats import mquantiles
# データ配列の作成
a = np.array([6., 47., 49., 15., 42., 41., 7., 39., 43., 40., 36.])
# 分位数の計算
quantiles = mquantiles(a)
print(quantiles)
このコードは、データ配列aの25%, 50%（中央値）、75%の分位数を計算します。
また、scikit-learnライブラリには、非自明な条件付き分位数を予測するためのQuantile回帰が含まれています。これは、エラー分布が正規分布であるが分散が一定でない場合や、エラー分布が非対称であるパレート分布の場合などに有用です。
以上の情報を基に、PythonとSciPyを用いて分位数を計算する方法について理解を深めることができます。これらのツールを活用することで、データ分析や機械学習のタスクを効率的に進めることが可能となります。.