Python基本統計量計算

本文將從多個方面詳細介紹Python中基本統計量計算的方法。

一、均值

均值是一組數據的平均值，也就是將所有數據相加後再除以數據個數。

在Python中，可以使用numpy庫中的mean()方法來計算數組的均值。例如：

import numpy as np 

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(arr)

print(mean)

輸出結果為：

3.0

也可以使用Python自帶的statistics庫中的mean()方法計算均值：

import statistics as s 

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = s.mean(arr)

print(mean)

輸出結果為：

3

二、中位數

中位數是將一組數據從小到大排序後，處於中間位置的數。

在Python中，可以使用numpy庫中的median()方法來計算數組的中位數。例如：

import numpy as np 

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
median = np.median(arr)

print(median)

輸出結果為：

3.0

也可以使用Python自帶的statistics庫中的median()方法計算中位數：

import statistics as s 

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
median = s.median(arr)

print(median)

輸出結果為：

3

三、眾數

眾數是一組數據中出現次數最多的數。

在Python中，可以使用scipy庫中的mode()方法來計算數組的眾數。例如：

from scipy import stats 

arr = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
mode = stats.mode(arr)

print(mode)

輸出結果為：

ModeResult(mode=array([5]), count=array([5]))

可以看到，眾數為5。

四、方差和標準差

方差是一組數據與其均值之差平方的平均值，而標準差就是方差的平方根。它們都可以用來衡量數據的離散程度。

在Python中，可以使用numpy庫中的var()和std()方法來計算數組的方差和標準差。例如：

import numpy as np 

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
variance = np.var(arr)
std_deviation = np.std(arr)

print(variance)
print(std_deviation)

輸出結果為：

2.0
1.4142135623730951

可以看到，方差為2，標準差為1.4142135623730951。

五、範圍

範圍是一組數據中最大值與最小值之差。

在Python中，可以使用numpy庫中的ptp()方法來計算數組的範圍。例如：

import numpy as np 

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
range_arr = np.ptp(arr)

print(range_arr)

輸出結果為：

4

可以看到，這組數據的範圍為4。

總結

通過本文，我們了解了Python中基本統計量的計算方法。可以使用numpy、statistics、scipy等庫中的方法來計算均值、中位數、眾數、方差、標準差和範圍等基本統計量。