Python 作為一種高效且易于使用的編程語言，具有許多強大的數學庫，其中包括用于概率分析的功能。其中一個重要的概率分析工具是概率分位數。

概率分位數是指在給定分布下，分布隨機變量 X 的一個特定分位點。 換句話說，概率分位數可以將分布分為等比例部分，并給出每個部分的上限和下限。

Python 中有多種方式計算概率分位數，其中一種是通過 scipy 庫中的 percentileofscore 方法。該方法可以返回 percentile rank，即相應值在數組中所處的位置百分比。例如，下面的代碼演示了如何使用 percentileofscore 計算給定數組中的 50 分位數：

import numpy as np
from scipy.stats import percentileofscore
# array of data
data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
# calculate 50 percentile score
percentile_50 = percentileofscore(data, 5)
print(percentile_50)

在上面的代碼中，我們首先導入 numpy 和 scipy.stats 模塊。然后，我們創建一個包含數據的 numpy 數組，然后在調用 percentileofscore 方法時使用該數組和所需的百分位數。在本例中，我們要計算第 50 個百分位數。最后，我們通過打印百分位數來輸出結果。

另一個常見的包含計算概率分位數的庫是 pandas。 pandas 中的 quantile 函數用于計算給定數據集中的每個分位數。以下是一個例子，演示如何使用 pandas 來計算數據集中的各種分位數：

import pandas as pd
# create dataset
data = {
"A": [4, 6, 8, 10],
"B": [3, 6, 9, 12],
"C": [2, 4, 6, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)
# calculate quantiles
quantiles = df.quantile([0.25, 0.5, 0.75])
print(quantiles)

在這里，我們首先使用 pandas 創建了一個數據集，并將其存儲在 DataFrame 中。然后，我們使用 quantile 函數，將所需的分位數作為列的列表傳遞。在本例中，我們計算了每個列的第 25、50 和 75 個百分位數。最后，我們通過打印結果來查看結果。

通過以上例子，我們可以看出 Python 中有多種方法可以計算概率分位數。這些方法都非常簡單易懂，并且可以在許多實際問題中得到應用。