python statistics数学统计函数详解 常用的统计函数 使用场景 注意事项——《跟老吕学Python编程》_statistics函数 python

python statistics — 数学统计函数详解

Python的statistics模块是一个强大的数学统计工具，它提供了一系列用于数据分析和统计的函数。这个模块基于数学和科学计算库NumPy，但是设计得更为简洁易用，专门面向那些需要基本统计功能的程序员。

常用的统计函数

1. mean(data)：计算数据集的算术平均值。

import statistics
data = [1, 2, 3, 4, 5]
print(statistics.mean(data))  # 输出：3.0
1
2
3
'
运行
运行

2. median(data)：计算数据集的中位数。

data = [1, 3, 5, 7, 9]
print(statistics.median(data))  # 输出：5.0
1
2

3. mode(data)：计算数据集的模式，即出现次数最多的值。

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
print(statistics.mode(data))  # 输出：3
1
2

4. stdev(data, xbar=None)：计算数据集的标准差。如果xbar参数给出，则计算的是无偏样本标准差；否则，计算的是总体标准差。

data = [1, 2, 3, 4, 5]
print(statistics.stdev(data))  # 输出：1.4142135623730951
1
2

5. variance(data, xbar=None)：计算数据集的方差。xbar参数的含义与stdev函数中的相同。

data = [1, 2, 3, 4, 5]
print(statistics.variance(data))  # 输出：2.5
1
2

使用场景

这些函数在数据分析、科学研究、机器学习等领域都有广泛的应用。例如，你可以使用mean和stdev函数来快速了解一个数据集的分布特征；使用median和mode函数来识别数据集中最典型的值；使用variance函数来度量数据集内部数值的离散程度。

注意事项

• statistics模块中的函数通常不接受空数据集作为输入，否则会引发statistics.StatisticsError异常。
• 对于mode函数，如果数据集中有多个值出现的次数都是最多的，它会返回其中的一个。
• 当计算标准差和方差时，要注意区分样本和总体，因为它们的计算公式是不同的。xbar参数可以帮助你指定是使用样本公式还是总体公式。

通过掌握statistics模块中的这些函数，你可以更加便捷地进行基本的数据分析和统计计算。

---