下分位数和上分位数是统计学中用于描述数据分布的关键概念，帮助理解数据分布和识别异常值。Python的NumPy库提供了计算分位数的功能。边缘计算作为分布式计算架构，将数据处理靠近源头，减少延迟，提高效率，适用于物联网、智能城市等领域。
下分位数和上分位数是统计学中用于描述数据分布的概念。它们分别表示将数据集按照从小到大排序后，处于特定位置的值。具体而言，下分位数是指将数据集分成四等分后，位于第一等分和第二等分之间的值；而上分位数是指将数据集分成四等分后，位于第三等分和第四等分之间的值。
下分位数和上分位数可以帮助我们理解数据的分布情况，特别是在处理大量数据时。例如，我们可以使用下分位数和上分位数来确定数据集中的异常值，或者比较不同数据集之间的分布差异。
在Python中，我们可以使用NumPy库的quantile函数来计算下分位数和上分位数。该函数的具体含义是：给定一个数组和一个分位数值，quantile函数将返回数组中对应分位数的值。
下面是一个示例代码，展示了如何使用Python的quantile函数来计算下分位数和上分位数：
import numpy as np
# 创建一个随机数组
data = np.random.randint(
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