1、python取百分位数据

两种取值方法

1）取值会计算百分比数、会产生小数，该数可能不是数据里的

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 计算百分位数
percentiles = np.percentile(data, [5, 95])
min_percentile = percentiles[0]
max_percentile = percentiles[1]

print("最小百分位数:", min_percentile)
print("最大百分位数:", max_percentile)

2）数据少、还是最小最大

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 对数据集排序
sorted_data = np.sort(data)

# 计算5%的索引位置
n = len(sorted_data)
min_index = int(0.05 * n)
max_index = int(0.95 * n)

# 获取5%区间的最大最小值
min_value = sorted_data[min_index]
max_value = sorted_data[max_index]

print("5%区间的最小值:", min_value)
print("5%区间的最大值:", max_value)

2、ENVI数据归一化

1）数据拉伸

2）扩展工具

很多时候我们需要对栅格图像进行归一化操作，使所有DN值范围统一到0~1 之间。

归一化的公式为

Result=(DN-DNmin)/(DNmax-DNmin)

式中：

• Result为归一化之后的值
• DN为原始像元值
• DNmin、DNmax分别为波段的最小、最大值

ENVI中操作步骤如下：

1. 首先用/Statistics/Compute Statistics工具统计直方图（可以加入掩膜），获取最小值和最大值。一般情况下会取一个置信区间，比如2%或5%。
2. 然后利用Band Math工具进行归一化，公式如下：

(b1 lt min)*0+(b1 ge min and b1 le max)*(b1-min)/(max-min)+(b1 gt max)*1

操作较为复杂，而且当归一化多波段数据时，只能逐个波段处理。

所以，写了扩展工具。但是，坏消息是只支持ENVI 5.5及以上版本，因为用了新接口。

方法1：使用 ENVI App Store 进行 ENVI 扩展工具的安装与管理。

App Store 下载地址：envi.geoscene.cn/appstore

方法2：手动下载 envi.geoscene.cn - /appstore/raseomiion/

下载 zip 压缩包并解压，将得到的 extensions 和 custom_code 文件夹拷贝到如下 ENVI 安装路径，覆盖同名文件夹即可：

• ENVI5.5 —C:\Program Files\Harris\ENVI55\

重启ENVI即可使用。

注：本工具支持ENVI 5.5及更高版本

使用方法：

在工具箱启动/Extensions/Raster Normalization

参数介绍：

• Input Raster：输入栅格图像，支持多波段，分波段统计最小/大值进行归一化。
• Input Mask Vector：输入统计最小/大值的掩膜矢量。
• Input Mask Raster：输入统计最小/大值的掩膜栅格。
• 以上2个掩膜文件二选一，或不设置。
• Percent(%)：置信区间百分比，默认2%
• Output Data Type：输出数据类型。可选Float（0~1）、Byte（0~255）
• Display Result：是否加载显示结果
• Output Raster：输出文件