Python统计分析模块statistics用法示例

电玩女神 2023-07-07 11:13 6阅读 0赞

这篇文章主要介绍了Python统计分析模块statistics用法,结合实例形式分析了Python统计分析模块statistics计算平均数、中位数、出现次数、标准差等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下  
本文实例讲述了Python统计分析模块statistics用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

一 计算平均数函数mean()

>>>import statistics
    >>> statistics.mean([1,2,3,4,5,6,7,8,9])#使用整数列表做参数
    5
    >>> statistics.mean(range(1,10))#使用range对象做参数
    5
    >>>import fractions
    >>> x =[(3,7),(1,21),(5,3),(1,3)]
    >>> y =[fractions.Fraction(*item)for item in x]
    >>> y
    [Fraction(3,7),Fraction(1,21),Fraction(5,3),Fraction(1,3)]
    >>> statistics.mean(y)#使用包含分数的列表做参数
    Fraction(13,21)
    >>>import decimal
    >>> x =('0.5','0.75','0.625','0.375')
    >>> y = map(decimal.Decimal, x)
    >>> statistics.mean(y)
    Decimal('0.5625'

二 中位数函数median()、median\_low()、median\_high()、median\_grouped()

>>> statistics.median([1,3,5,7])#偶数个样本时取中间两个数的平均数
    4.0
    >>> statistics.median_low([1,3,5,7])#偶数个样本时取中间两个数的较小者
    3
    >>> statistics.median_high([1,3,5,7])#偶数个样本时取中间两个数的较大者
    5
    >>> statistics.median(range(1,10))
    5
    >>> statistics.median_low([5,3,7]), statistics.median_high([5,3,7])
    (5,5)
    >>> statistics.median_grouped([5,3,7])
    5.0
    >>> statistics.median_grouped([52,52,53,54])
    52.5
    >>> statistics.median_grouped([1,3,3,5,7])
    3.25
    >>> statistics.median_grouped([1,2,2,3,4,4,4,4,4,5])
    3.7
    >>> statistics.median_grouped([1,2,2,3,4,4,4,4,4,5], interval=2)
    3.4

三 返回最常见数据或出现次数最多的数据（most common data）的函数mode()

>>> statistics.mode([1,3,5,7])#无法确定出现次数最多的唯一元素
    Traceback(most recent call last):
    File"<pyshell#27>", line 1,in<module>
    statistics.mode([1,3,5,7])#无法确定出现次数最多的唯一元素
    File"D:\Python36\lib\statistics.py", line 507,in mode
    'no unique mode; found %d equally common values'% len(table)
    statistics.StatisticsError: no unique mode; found 4 equally common values
    >>> statistics.mode([1,3,5,7,3])
    3
    >>> statistics.mode(["red","blue","blue","red","green","red","red"])
    'red'

四 pstdev()，返回总体标准差（population standard deviation ，the square root of the population variance)

>>> statistics.pstdev([1.5,2.5,2.5,2.75,3.25,4.75])
    0.986893273527251
    >>> statistics.pstdev(range(20))
    5.766281297335398

五 pvariance()，返回总体方差（population variance）或二次矩（second moment）

>>> statistics.pvariance([1.5,2.5,2.5,2.75,3.25,4.75])
    0.9739583333333334
    >>> x =[1,2,3,4,5,10,9,8,7,6]
    >>> mu = statistics.mean(x)
    >>> mu
    5.5
    >>> statistics.pvariance([1,2,3,4,5,10,9,8,7,6], mu)
    8.25
    >>> statistics.pvariance(range(20))
    33.25
    >>> statistics.pvariance((random.randint(1,10000)for i in range(30)))
    >>>import random
    >>> statistics.pvariance((random.randint(1,10000)for i in range(30)))
    7117280.4

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