本节介绍 Python 中的另一个常用模块 —— statistics模块,该模块提供了用于计算数字数据的数理统计量的函数。它包含了很多函数,具体如下表:
名称
描述
mean()
数据的算术平均数(“平均数”)
harmonic_mean()
数据的调和均值
median()
数据的中位数(中间值)
median_low()
数据的低中位数
median_high()
数据的高中位数
median_grouped()
分组数据的中位数,即第50个百分点
mode()
离散的或标称的数据的单模
mean(data)函数
mean(data) 函数用于计算一组数字的平均值,参数 data 可以是多种形式的,比如 int 型数组或 decimal 型数组等。举例说明函数的具体用法:
> statistics.mean([1, 2, 3, 4, 5]) 3 > from fractions import Fraction as F > statistics.mean([F(4, 7), F(4, 21), F(5, 4), F(1, 4)]) Fraction(95, 168) > from decimal import Decimal as D > statistics.mean([D("0.5"), D("0.78"), D("0.88"), D("0.988")]) Decimal('0.787')
harmonic_mean(data)函数
调和平均数又称倒数平均数,是平均数的一种。 harmonic_mean(data) 函数用于求调和平均数,是总体各统计变量倒数的算术平均数的倒数。例如:
> statistics.harmonic_mean([4, 5, 7]) 5.0602409638554215
median(data)函数
median(data) 函数用于计算一组数据的中值。如果数据的个数是单数,则中值是中间的数;如果数据的个数是复数,则中值是中间两个数的平均数。例如:
> statistics.median([1, 4, 7]) 4 > statistics.median([1, 4, 7, 10]) 5.5 median_low(data)函数 median_low(data) 函数用于计算一组数据的中小值。如果数据的个数是单数,则中小值是中间的数;如果数据的个数是复数,则中小值是中间两个数中最小的数。例如: > statistics.median_low([1, 4, 7]) 4 > statistics.median_low([1, 4, 7, 10]) 4
median_high(data)函数
median_high(data) 函数用于计算一组数据的中大值。如果数据的个数是单数,则中大值是中间的数;如果数据的个数是复数,则中大值是中间两个数中最大的数。例如:
> statistics.median_high([1, 4, 7]) 4 > statistics.median_high([1, 4, 7, 10]) 7 median_grouped(data, interval=1)函数 median_grouped(data, interval=1) 函数用于计算分组连续数据的中位数。其中 interval 表示数据之间的间隔,即组距。此函数计算方法较复杂,可参考公式 中位数=中位数所在组下限+{[(样本总数/2-到中位数所在组下限的累加次数)/中位数所在组的次数]*中位数的组距} ,如果数据是空的会报 StatisticsError 错误。例如: > statistics.median_grouped([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5]) 3.7 > statistics.median_grouped([3, 4, 4, 5, 6], interval=1) 4.25 > statistics.median_grouped([1, 3, 5, 5, 7], interval=2) 4.5
示例说明:
[1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5]中位数在4这个分组里面
默认组距为1
所在分组的下限为3.5
样本总数为10
4分组里有5个数
小于3.5的有4个数
所以中位数为:3.5+(10/2-4)/5*1=3.5+1/5=3.7
mode(data)函数
mode(data) 函数用于计算一组数据的众数,即在数据中出现次数最多的数。例如:
> statistics.mode([1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4]) 3 > statistics.mode(["red", "blue", "blue", "blue", "green", "green", "red"]) 'blue'
总结
本节给大家介绍了 Python 中 statistics 模块的常用操作,在实际开发中方便对数据进行灵活的处理,对于实现数据统计的功能提供了支撑。
示例代码: Python-100-days-day043
以上所述是小编给大家介绍的详解python statistics模块及函数用法,希望对大家有所帮助!
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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