Ожидаемое значение функции в numpy

Question

У меня есть следующее для l oop в python:

import numpy as np
data=np.random.normal(shape=[1000,1]) # but I cannot assume the data will always be a known distribution. Arbitrary data will be fed through from some **unknown** distribution.
percentile=.05
interval_slice=1e-6

integral_range = np.arange(start=percentile, stop=0.000001, step=-abs(interval_slice))

result = []

for i in integral_range:
    val = np.percentile(data, q=i)
    result.append(val)

print(np.mean(result))

В общем, мой вопрос здесь - спросить, есть ли более быстрый способ сделать это.

Я посмотрел на: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.rv_discrete.expect.html и https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.cumtrapz.html (смеется), но ни одна не решает эту точную проблему.

Как правило, я хочу быстрее способ map процентиль в этом диапазоне. Я предполагаю, что у Сципи или numpy что-то есть, но я не могу его найти.

Спасибо!