Python?statistics模塊示例詳解
常用功能 mean(data)
mean(data)
用于求給定序列或者迭代器的算術(shù)平均數(shù)。
import statistics example_list = [1,2,3,4,5,6] x = statistics.mean(example_list) print(x) # 輸出結(jié)果 3.5
harmonic_mean(data)
harmonic_mean(data) 用于計算數(shù)據(jù)的調(diào)和均值。
x = statistics.harmonic_mean(example_list) print(x) print(1/sum([1/1,1/2,1/3,1/4,1/5,1/6])*6) # 輸出結(jié)果 2.4489795918367347 2.448979591836735
median(data)
median(data) 計算數(shù)據(jù)的中位數(shù)。如果有兩個中位數(shù),則返回其平均值。
x = statistics.median(example_list) print(x) # 輸出結(jié)果 3.5
median_low(data)
median_low(data) 也是用于計算中位數(shù)的,如果有兩個中位數(shù),返回較小的那個。???????
x = statistics.median_low(example_list) print(x) # 輸出結(jié)果 3
median_high(data)
median_high(data) 也是用于計算中位數(shù)的,如果有兩個中位數(shù),返回較大的那個。???????
x = statistics.median_high(example_list) print(x) # 輸出結(jié)果 4
mode(data)
mode(data) 計算眾數(shù),也就是序列中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素。???????
x = statistics.mode([1,1,2,3,4,3,3,3,3]) print(x) x = statistics.mode(["a","b","c","d","d","a","a",]) print(x) # 輸出結(jié)果 3 a
pstdev(data, mu=None)
pstdev(data, mu=None) 用于計算數(shù)據(jù)的總體標(biāo)準(zhǔn)差。其中 mu 是序列的均值,如果你已經(jīng)知道了該序列的均值,可傳入該參數(shù)以減少計算量,當(dāng)然該函數(shù)不會去驗(yàn)證你傳入的均值是否合法,使用錯誤的均值可能會產(chǎn)生無效的結(jié)果。???????
x = statistics.pstdev([2,2,2,6]) print(x) # 輸出結(jié)果 1.7320508075688772
pvariance(data, mu=None)
pvariance(data, mu=None) 用于計算數(shù)據(jù)的總體方差。???????
x = statistics.pvariance([2,2,2,6]) print(x) # 輸出結(jié)果 3
stdev(data, xbar=None)
stdev(data, xbar=None) 用于計算數(shù)據(jù)的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。其中 xbar 是序列的均值,如果你已經(jīng)知道了該序列的均值,可傳入該參數(shù)以減少計算量,當(dāng)然該函數(shù)不會去驗(yàn)證你傳入的均值是否合法,使用錯誤的均值可能會產(chǎn)生無效的結(jié)果。???????
x = statistics.stdev([2,2,2,6]) print(x) # 輸出結(jié)果 2.0
variance(data, xbar=None)
variance(data, xbar=None) 用于計算數(shù)據(jù)的樣本方差。???????
x = statistics.variance([2,2,2,6]) print(x) # 輸出結(jié)果 4
statistics 總結(jié)
本文總結(jié)了 statistics 模塊的常規(guī)操作,對于數(shù)據(jù)分析還是非常有益處的。
到此這篇關(guān)于Python statistics模塊示例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python statistics模塊內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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