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  • 平均值与中位数【难度:1级】: 答案1: from numpy import mean, median def mean_vs_median(numbers): if mean(numbers) > median(numbers): return 'mean' elif mean(numbers) < median(numbers): ...

    平均值与中位数【难度:1级】:

    答案1:

    from numpy import mean, median
    
    def mean_vs_median(numbers):
        if mean(numbers) > median(numbers):
            return 'mean'
        elif mean(numbers) < median(numbers):
            return 'median'
        else:
            return 'same'

    答案2:

    import numpy as np
    
    def mean_vs_median(numbers):
        return {-1: "median", 0: "same", 1: "mean"}.get (np.sign(np.mean(numbers) - np.median(numbers)))

    答案3:

    def mean_vs_median(numbers):
        mean = sum(numbers)/len(numbers)
        med = sorted(numbers)[len(numbers)//2]
        return 'mean' if mean > med else 'median' if med > mean else 'same'

    答案4:

    from numpy import mean,median
    
    def mean_vs_median(N):
        MEAN = int(mean(N))
        MEDIAN = int(median(N))
        return 'mean' if MEAN>MEDIAN else 'median' if MEDIAN>MEAN else 'same'

    答案5:

    import numpy as np
    
    def mean_vs_median(numbers):
        mean_v = np.mean(numbers)
        median_v = np.median(numbers)
        if mean_v < median_v:
            return 'median'
        elif mean_v > median_v:
            return 'mean'
        else:
            return 'same'

    答案6:

    def mean_vs_median(numbers):
      median = sorted(numbers)[len(numbers)//2]
      mean = float(sum(numbers)) / len(numbers)
      
      return 'mean' if mean > median else 'median' if median > mean else 'same'

    答案7:

    def mean_vs_median(numbers):
        numbers.sort()
        n = len(numbers)
        mean = float(sum(numbers)) / n
        median = (numbers[n / 2] + numbers[~n / 2]) / 2.
        return ['same', 'mean', 'median'][cmp(mean, median)]

    答案8:

    def mean_vs_median(numbers):
        mean = sum(numbers) / float(len(numbers))
        median = sorted(numbers)[len(numbers) / 2]
        return "mean" if mean > median else "median" if median > mean else "same"

    答案9:

    from statistics import mean, median
    def mean_vs_median(numbers):
        avg, med = mean(numbers), median(numbers)
        return ["mean", "same", "median"][avg == med or avg < med and 2]

    答案10:

    mean_vs_median=lambda n:'mean'if sum(n)/len(n)>n[int(len(n)/2)]else'same'if sum(n)/len(n)==n[int(len(n)/2)+1]else"median"
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  • R语言平均值中位数和众数 R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的。这些函数大部分是R基础包的一部分。这些函数将R向量参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。 我们在本章中讨论的是如何求平均值,...

    R语言平均值,中位数和众数

    R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的。这些函数大部分是R基础包的一部分。这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。

    我们在本章中讨论的是如何求平均值,中位数和众数。下面将分别一个个演示和讲解 -

    1.平均值

    平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算。函数mean()用于在R中计算平均值。

    语法

    R中计算平均值的基本语法是 -
    mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
    R
    以下是使用的参数的描述 -
        x - 是输入向量。
        trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。
        na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    示例

    # Create a vector. 
    x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7)

    # Find Mean.
    result.mean <- mean(x)
    print(result.mean)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -

    [1] 10.812
    Shell

    1.1.应用修剪选项

    当提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值。

    例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。

    在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。

    # Create a vector.
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)

    # Find Mean.
    result.mean <-  mean(x,trim = 0.3)
    print(result.mean)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
    [1] 5.55
    Shell

    1.2.应用NA选项

    如果缺少值,则平均函数返回NA。要从计算中删除缺少的值,请使用na.rm = TRUE。 这意味着删除NA值。参考以下示例代码 -
    # Create a vector. 
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5,NA)

    # Find mean.
    result.mean <-  mean(x)
    print(result.mean)

    # Find mean dropping NA values.
    result.mean <-  mean(x,na.rm = TRUE)
    print(result.mean)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -

    [1] NA
    [1] 8.22
    Shell

    2.中位数

    数据系列中的中间值被称为中位数。R中使用median()函数来计算中位数。

    语法

    R中计算位数的基本语法是 -
    median(x, na.rm = FALSE)
    R

    以下是使用的参数的描述 -
        x - 是输入向量。
        na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    示例
    # Create the vector.
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)

    # Find the median.
    median.result <- median(x)
    print(median.result)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -

    [1] 5.6
    Shell

    3.众数

    众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值。不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。

    R没有标准的内置函数来计算众数。因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入,并将众数值作为输出。

    示例
    # Create the function.
    getmode <- function(v) {
       uniqv <- unique(v)
       uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]
    }

    # Create the vector with numbers.
    v <- c(2,1,2,3,1,2,3,4,1,5,5,3,2,3)

    # Calculate the mode using the user function.
    result <- getmode(v)
    print(result)

    # Create the vector with characters.
    charv <- c("baidu.com","tmall.com","yiibai.com","qq.com","yiibai.com")

    # Calculate the mode using the user function.
    result <- getmode(charv)
    print(result)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
    [1] 2
    [1] "yiibai.com"

    转载于:https://www.cnblogs.com/amengduo/p/9586549.html

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  • 中位数平均值

    万次阅读 2018-09-27 23:09:44
    部分数据的变动对中位数没有影响,当一组数据中的个别数据变动较大时,常用它来描述这组数据的集中趋势。 3)众数也是数据的一种代表数,反映了一组数据的集中程度.日常生活中诸如“最佳”、“最受欢迎”、“最...

    区别联系

    1)平均数是通过计算得到的,因此它会因每一个数据的变化而变化。

    2)中位数是通过排序得到的,它不受最大、最小两个极端数值的影响。部分数据的变动对中位数没有影响,当一组数据中的个别数据变动较大时,常用它来描述这组数据的集中趋势。

    3)众数也是数据的一种代表数,反映了一组数据的集中程度.日常生活中诸如“最佳”、“最受欢迎”、“最满意”等,都与众数有关系,它反映了一种最普遍的倾向。

    优缺点:

    平均数:需要全组所有数据来计算;易受数据中极端数值的影响。中位数:仅需把数据按顺序排列后即可确定;不易受数据中极端数值的影响。众数:通过计数得到;不易受数据中极端数值的影响。

    对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。

    中位数:也就是选取中间的数,是一种衡量集中趋势的方法。

    例1

    找出这组数据:23、29、20、32、23、21、33、25 的中位数。

    解:

    首先将该组数据进行排列(这里按从小到大的顺序),得到:

    20、21、23、23、25、29、32、33

    因为该组数据一共由8个数据组成,即n为偶数,故按中位数的计算方法,得到中位数

      

    ,即第四个数和第五个数的平均数。

    例2

    找出这组数据:10、20、 20、 20、 30的中位数。

    解:

    首先将该组数据进行排列(这里按从小到大的顺序),得到:

    10、 20、 20、 20、 30

    因为该组数据一共由5个数据组成,即n为奇数,故按中位数的计算方法,得到中位数为20,即第3个数。

    展开全文
  • R的统计分析通过使用...平均值是通过取数值的总和并除以数据序列的值的数量来计算,函数mean()用于在R计算平均值,语法如下: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 参数描述如下: x - 是输入向量。 t...

    R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的,这些函数大部分是R基础包的一部分,并且它们将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。

    先来看如何求平均值。

    平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算,函数mean()用于在R中计算平均值,语法如下:

    mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)

    参数描述如下:

    • x - 是输入向量。
    • trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。
    • na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    当我们提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值,例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。

    如果缺少值,则平均函数返回NA,我们如果要从计算中删除缺少的值,可以使用na.rm = TRUE, 这意味着删除NA值。

    好啦,来综合看下实例:

     输出结果为:

    数据系列中的中间值被称为中位数,在R中使用median()函数来计算中位数,语法如下:

    median(x, na.rm = FALSE)

    参数描述如下:

    • x - 是输入向量。
    • na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值,不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。R没有标准的内置函数来计算众数,因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入,并将众数值作为输出,来分别看下实例:

    输出结果为:

    好啦,本次记录就到这里了。

    如果感觉不错的话,请多多点赞支持哦。。。

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