第三四分位数 と 第一四分位数 の 差 を 四分位範囲といい、ばらつきの指標 にしたり、外れ値を求める際の基準値として用います。
python のライブラリで、この四分位範囲を計算するライブラリがないか調べてみました。
結果を記載します。

四分位範囲の計算ができるライブラリについて

調べた限り以下見つかりました。
* numpy
ライブラリのメソッドであるわけではないですが、自前実装のSample を見かけます。

  • scipy.stats.iqr
    これは直接、四分位範囲を計算できます。

numpy を使う

numpy を使って四分位範囲を計算します。
numpy.percentile を使って以下のように記述できます。

  • 四分位範囲の計算

import numpy as np    
x = [57,59,60,100,59,58,57,58,300,61,62,60,62,58,57]
# 75パーセント点、25パーセント点を取得
q75, q25 = np.percentile(x, [75 ,25])
iqr = q75 - q25
print("25パーセント点", q25)
print("75パーセント点", q75)
print("四分位範囲", iqr)


25パーセント点 58.0
75パーセント点 61.5
四分位範囲 3.5
  • 外れ値の計算

import numpy as np

def identify_outliers(ys):
    quartile_1, quartile_3 = np.percentile(ys, [25, 75])
    iqr = quartile_3 - quartile_1
    # 下限
    lower_bound = quartile_1 - (iqr * 1.5)
    # 上限
    upper_bound = quartile_3 + (iqr * 1.5)
    return np.array(ys)[((ys > upper_bound) | (ys < lower_bound))]

x = [57,59,60,100,59,58,57,58,300,61,62,60,62,58,57]
identify_outliers(x)


array([100, 300])

scipy.stats.iqr を使う

scipy.stats import iqr で4分位範囲の計算ができます。

x = [57,59,60,100,59,58,57,58,300,61,62,60,62,58,57]
from scipy.stats import iqr 
# 1次元配列の四分位範囲を計算
print("iqr:", iqr(x))

from numpy import array
x = array([x,[i for i in reversed(x)]])
# 2次元配列の四分位範囲を計算 縦方向
print("iqr axis=0:", iqr(x, axis=0))
# 次元数を維持する
print("iqr axis=0 keepdims=True:", iqr(x, axis=0, keepdims=True))
# 2次元配列の四分位範囲を計算 横方向
print("iqr axis=1:", iqr(x, axis=1))
# 次元数を維持する
print("iqr axis=1 keepdims=True:", iqr(x, axis=1, keepdims=True))


iqr: 3.5
iqr axis=0: [   0.     0.5    1.    20.     1.5    1.5  121.5    0.   121.5    1.5
    1.5   20.     1.     0.5    0. ]
iqr axis=0 keepdims=True: [[   0.     0.5    1.    20.     1.5    1.5  121.5    0.   121.5    1.5
     1.5   20.     1.     0.5    0. ]]
iqr axis=1: [ 3.5  3.5]
iqr axis=1 keepdims=True: [[ 3.5]
 [ 3.5]]

使い方がわからなかったが、外れ値の計算ができそうなライブラリ

bumps は、逆問題に対する データ加工 ができるライブラリのようです。
bumps.dream.outliers.identify_outliers というメソッドが存在して、これで外れ値が取得できそうですが、単純に配列を指定しただけではエラーになり、使用方法がわかりませんでした。

pip を使用して以下でインストールが可能です。

python3 -m pip install bumps

参考

プログラム作成に、以下参考にしました。

以上です。

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