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文章导读: 导读:数据科学入门:集中趋势度量——均值、中值和众数。 作者:保罗·戴特尔(Paul Deitel)、哈维·戴特尔(Harvey Deitel) 来源:华章科技 本文我们将讨论如何使用描述性统计数据进行数据分析,包括: 均值——……各位看官请向下阅读:

导读:数据科学入门:集中趋势度量——均值、中值和众数。

作者:保罗·戴特尔(Paul Deitel)、哈维·戴特尔(Harvey Deitel)

来源:华章科技

本文我们将讨论如何使用描述性统计数据进行数据分析,包括:

均值——一组值的平均值中值——当所有值按顺序排列时的中间值众数——最常出现的值

以上这些都是集中趋势度量,每种都会产生一个值来表示一组值中的“中心”值,或者说,在某种意义上是这组值中的典型值。

我们来计算一个整数列表的均值、中值和众数。下面的代码段创建一个名为grades的列表,然后使用内置的sum和len函数来“手动”计算平均值——sum计算grade的总和(397),len计算grade的个数(5):

grades = [85, 93, 45, 89, 85]sum(grades) / len(grades)

与函数min和max(在《手把手教你用Python求最大值和最小值》一文中介绍)类似,sum和len都是函数式编程中约简的示例,它们会将值合集减少为单个值——值的总和与值的数量。

Python标准库的statistics模块提供了计算均值、中值和众数的函数,这些同样也是约简。要使用这些功能,首先需要导入statistics模块,如下:

import statistics

然后,可以使用“statistics.”加上需要调用的函数名称来访问模块的功能。下面的代码使用statistics模块的mean、median和mode函数分别计算列表grades的均值(79.4)、中值(85)和众数(85):

statistics.mean(grades)statistics.median(grades)statistics.mode(grades)

其中,每个函数的参数都必须是可迭代的,在本例中为列表grades。要确认中值和众数是否正确,可以使用内置的sorted函数来得到列表grades按值的递增顺序排列的副本:

sorted(grades)

结果:

[45, 85, 85, 89, 93]

列表grades具有奇数个值(5),因此median返回中间值(85)。如果列表包含偶数个值,则median会返回两个中间值的平均值。从排好序的列表可以看到85是众数,因为它出现的次数最多(两次)。类似于下面的列表会导致mode函数产生一个StatisticsError:

[85, 93, 45, 89, 85, 93]

因为其中有两个或更多个“出现最多”的值。这样的一组值是双峰的,85和93都出现了两次。

关于作者:保罗·戴特尔,Deitel&Associates公司首席执行官兼首席技术官,毕业于麻省理工学院,拥有38年的计算经验。保罗是世界上最有经验的编程语言培训师之一,自1992年以来一直针对软件开发人员教授专业课程。他服务过的国际客户包括思科、IBM、西门子、Oracle、戴尔、富达、美国国家航空航天局肯尼迪航天中心等。

本文摘编自《Python程序设计:人工智能案例实践》,经出版方授权发布。

延伸阅读《Python程序设计:人工智能案例实践》

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