往期回顾:
Python statistics 是标准库中的一个模块,模块提供了许多基本统计计算的函数。
statistics 模块是在 Python 3.4 版本中新增加的,可以帮助我们分析和计算数据集的统计特征。
要使用 statistics 函数必须先导入:
import statistics
查看 statistics 模块中的内容:
>>> import statistics
>>> dir(statistics)
['Counter', 'Decimal', 'Fraction', 'NormalDist', 'StatisticsError', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_coerce', '_convert', '_exact_ratio', '_fail_neg', '_find_lteq', '_find_rteq', '_isfinite', '_normal_dist_inv_cdf', '_ss', '_sum', 'bisect_left', 'bisect_right', 'erf', 'exp', 'fabs', 'fmean', 'fsum', 'geometric_mean', 'groupby', 'harmonic_mean', 'hypot', 'itemgetter', 'log', 'math', 'mean', 'median', 'median_grouped', 'median_high', 'median_low', 'mode', 'multimode', 'numbers', 'pstdev', 'pvariance', 'quantiles', 'random', 'sqrt', 'stdev', 'tau', 'variance']
方法 | 描述 |
---|---|
statistics.harmonic_mean() | 计算给定数据集的调和平均值。 |
statistics.mean() | 计算数据集的平均值 |
statistics.median() | 计算数据集的中位数 |
statistics.median_grouped() | 计算给定分组数据集的分组中位数 |
statistics.median_high() | 计算给定数据集的高位中位数 |
statistics.median_low() | 计算给定数据集的低位中位数。 |
statistics.mode() | 算数据集的众数(出现频率最高的值) |
statistics.pstdev() | 计算给定数据集的样本标准偏差 |
statistics.stdev() | 计算数据集的标准差 |
statistics.pvariance() | 计算给定数据集的样本方差 |
statistics.variance() | 计算数据集的方差 |
statistics.quantiles() | 计算数据集的分位数,可指定分位数的数量(默认为四分位数) |