Python 中的逆分位數是一個數列（即按大小排序的數列的值）中排在某一百分比的數值。在統計學中，逆分位數通常用于衡量分布的相對位置或大小，如中位數是一種逆分位數。

在 Python 中計算一個逆分位數可以使用 numpy 的 percentile 方法，此方法可以指定要計算的百分位數，示例如下：

import numpy as np
# 生成 10 個隨機數并排好序
data = np.sort(np.random.rand(10))
# 計算 50% 百分位數，即中位數
p50 = np.percentile(data, 50)
print("50% 分位數為：", p50)
# 計算 80% 百分位數
p80 = np.percentile(data, 80)
print("80% 分位數為：", p80)

在上述代碼中，我們首先通過 np.random.rand 方法生成 10 個隨機數，并使用 np.sort 方法將其排序。然后使用 np.percentile 方法計算 50% 和 80% 百分位數，并將結果打印輸出。

除了使用 numpy 的 percentile 方法外，還可以使用 scipy 的 stats 模塊中的 scoreatpercentile 方法來計算逆分位數，示例如下：

from scipy import stats
# 計算 50% 百分位數，即中位數
p50 = stats.scoreatpercentile(data, 50)
print("50% 分位數為：", p50)
# 計算 80% 百分位數
p80 = stats.scoreatpercentile(data, 80)
print("80% 分位數為：", p80)

上述代碼中，我們使用了 scipy 的 stats 模塊中的 scoreatpercentile 方法來計算 50% 和 80% 百分位數，并將結果打印輸出。

總之，在 Python 中計算逆分位數的方法有很多種，開發者可以根據具體需求來選擇合適的方法。