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缘由：

之前在博客中记录过一篇文章「为什么性能监控指标用TP50/90/99等百分位数而非平均数」，简单说明了tp90/tp99等指标的含义和作用，但是没有用代码实现相应的功能，前段时间刚好有响应时间统计的需要，根据网上的一些代码整理了一下，放在这里，方便以后使用。

正文：

参考解答：

# 方法一
def percentile(N, percent, key=lambda x:x):
    """
    Find the percentile of a list of values.

    @parameter N - is a list of values. Note N MUST BE already sorted.
    @parameter percent - a float value from 0.0 to 1.0.
    @parameter key - optional key function to compute value from each element of N.

    @return - the percentile of the values
    """
    if not N:
        return None
    k = (len(N)-1) * percent
    f = math.floor(k)
    c = math.ceil(k)
    if f == c:
        return key(N[int(k)])
    d0 = key(N[int(f)]) * (c-k)
    d1 = key(N[int(c)]) * (k-f)
    return d0+d1

# 测试demo
time_list = [10, 8, 3, 5, 4, 9, 6, 2, 1, 7]
time_list = sorted(time_list)
time_tp90 = percentile(time_list, 0.9)
time_tp99 = percentile(time_list, 0.99)
time_tp999 = percentile(time_list, 0.999)

&&

# 方法二
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
p = np.percentile(a, 50) # 中位数
print p

==

• Python中如何快速计算一个整数/浮点数 list 的平均值

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

# 方法一
sum(l) / float(len(l))
# 方法二
print reduce(lambda x, y: x + y, l) / float(len(l))
# 方法三
import numpy as np
print np.mean(l)

参考链接：

• https://stackoverflow.com/questions/2374640/how-do-i-calculate-percentiles-with-python-numpy
• https://code.activestate.com/recipes/511478/
• https://www.cnblogs.com/guodongdidi/p/6018356.html

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