डेटा विज्ञान - सांख्यिकी प्रतिशत

25%, 50% और 75% - प्रतिशतक

आंकड़ों में प्रतिशत का उपयोग आपको एक संख्या देने के लिए किया जाता है जो उस मान का वर्णन करता है कि दिए गए प्रतिशत से कम है।

आइए एवरेज_पल्स का उपयोग करते हुए इसे कुछ उदाहरणों से समझाने की कोशिश करते हैं।

औसत_पल्स के 25% प्रतिशत का मतलब है कि सभी प्रशिक्षण सत्रों में से 25% की औसत पल्स 100 बीट्स प्रति मिनट या उससे कम है। यदि हम कथन को पलटते हैं, तो इसका मतलब है कि सभी प्रशिक्षण सत्रों में से 75% की औसत पल्स 100 बीट्स प्रति मिनट या उससे अधिक है
एवरेज_पल्स के 75% पर्सेंटाइल का मतलब है कि सभी प्रशिक्षण सत्रों में से 75% की औसत पल्स 111 या उससे कम है। यदि हम कथन को पलटते हैं, तो इसका मतलब है कि सभी प्रशिक्षण सत्रों में से 25% की औसत पल्स 111 बीट प्रति मिनट या उससे अधिक है

निम्न उदाहरण दिखाता है कि इसे पायथन में कैसे करें:

import numpy as np

Max_Pulse= full_health_data["Max_Pulse"]
percentile10 = np.percentile(Max_Pulse, 10)
print(percentile10)

Max_Pulse = full_health_data["Max_Pulse"] - चर Max_Pulse को संपूर्ण स्वास्थ्य डेटा सेट से अलग करें।
np.percentile() का उपयोग यह परिभाषित करने के लिए किया जाता है कि हम Max_Pulse से 10% पर्सेंटाइल चाहते हैं।

Max_Pulse का 10% पर्सेंटाइल 120 है। इसका मतलब है कि सभी प्रशिक्षण सत्रों में से 10% का Max_Pulse 120 या उससे कम है।