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　　

>>>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.]])