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  • 查找数字列表的均值众数和中位数。 a) 编写一个函数来生成随机数值数据的 Python 列表。这 函数应该将列表的所需大小作为参数。 b) 使用 Python 列表实现您自己的均值众数和中值函数 作为输入。如果您愿意,您的...
  • 中位数众数和均值关系

    万次阅读 2016-01-23 16:35:44
    中位数众数和均值都是描述数据集中趋势的统计量,他们各有特点。例如,对于某种商品的各种售价,中位数处在中间的价格,大于小于中位数的价格各为一半;众数为众多价格中出现频数最多的那个价格;而均值在大部分...

    中位数、众数和均值都是描述数据集中趋势的统计量,他们各有特点。例如,对于某种商品的各种售价,中位数处在中间的价格,大于和小于中位数的价格各为一半;众数为众多价格中出现频数最多的那个价格;而均值在大部分情况下,数值上不会等于其中的任何一个价格,但是将所有的价格都放在数轴上,均值刚好位于平衡点,即在所有价格的重心上,该点两侧的力矩是相等的,恰好使数轴保持平衡。

    当数据为单峰的对称分布时,其中位数、众数与均值是相同的。但如果是单峰的偏态分布,则在均值的两侧,数据的个数不同。显然,中位数在数据个数较多的一侧;由于均值位于平衡点,两侧的力矩相等,则数据个数较多的一侧,每个点相对于均值的力矩(即距离)要小一些。也就是说,数据较多的一侧分布在较小的区间里,更容易出现频数较大的数据(众数)。所以中位数和众数会出现在均值的同侧。

    下面利用皮尔森(K.Pearson)经验公式给出更加准确的关系描述。

    中位数(median)一般介于均值(mean)和众数(mode)之间,且众数近似地等于3倍的中位数减去2倍的均值,即

    mode = 3 median - 2 mean

    还可以进一步得到如下两个公式。

    *将等式两端同时减去mean,得到

    mode - mean = 3(median - mean)

    这说明众数与均值的距离约等于中位数与均值距离的3倍。

    *将等式两端同时减去median,得到

    mode - median = 2(median - mean)

    这说明众数与中位数的距离约等于中位数与均值距离的2倍.

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  • 首先需要数据源,这里随便写了一个: [python]view plaincopy ...求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: [python]view plaincopy importnumpyasnp #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众...

    首先需要数据源,这里随便写了一个:

     

    [python] view plain copy

    1. nums = [1,2,3,4]  

     

    • 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法:

    [python] view plain copy

    1. import numpy as np  
    2.   
    3. #均值  
    4. np.mean(nums)  
    5. #中位数  
    6. np.median(nums)  

     

    • 求众数方法一:

    在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现:

     

     

    [python] view plain copy

    1. import numpy as np  
    2.   
    3. counts = np.bincount(nums)  
    4. #返回众数  
    5. np.argmax(counts)  

        其中np.bincount方法返回了一个长度为nums最大值的列表,列表中的每个值代表其索引位数值出现在nums中的次数,例如

    返回[2,1,0],代表0在nums中出现2次,而1在nums中出现1次,3在nums中没有出现。

        然后再使用np.argmax就能得到众数啦。但是,由于索引值是从0开始的,所以这种求众数的方法只能用在非负数据集。

     

     

    • 求众数方法二——直接利用scipy下stats模块【推荐】:

    [python] view plain copy

    1. from scipy import stats  
    2.   
    3. stats.mode(nums)[0][0]  
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  • 首先需要数据源,这里随便写了一个: [python]view plaincopy ...求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: [python]view plaincopy importnumpyasnp #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众...

    首先需要数据源,这里随便写了一个:

     

    [python] view plain copy

    1. nums = [1,2,3,4]  

     

    • 均值中位数均可以使用numpy库的方法:

    [python] view plain copy

    1. import numpy as np  
    2.   
    3. #均值  
    4. np.mean(nums)  
    5. #中位数  
    6. np.median(nums)  

     

    • 众数方法一

    在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现:

     

     

    [python] view plain copy

    1. import numpy as np  
    2.   
    3. counts = np.bincount(nums)  
    4. #返回众数  
    5. np.argmax(counts)  

        其中np.bincount方法返回了一个长度为nums最大值的列表,列表中的每个值代表其索引位数值出现在nums中的次数,例如

    返回[2,1,0],代表0在nums中出现2次,而1在nums中出现1次,3在nums中没有出现。

        然后再使用np.argmax就能得到众数啦。但是,由于索引值是从0开始的,所以这种求众数的方法只能用在非负数据集。

    • 众数方法二——直接利用scipy下stats模块【推荐】:

    [python] view plain copy

    1. from scipy import stats  
    2.   
    3. stats.mode(nums)[0][0]  
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  • python求均值中位数众数的方法

    万次阅读 多人点赞 2018-05-26 16:18:58
    首先需要数据源,这里随便写了一个:nums = [1,2,3,4]求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums)求众数方法一:在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现:import ...

    首先需要数据源,这里随便写了一个:

    nums = [1,2,3,4]

    • 均值中位数均可以使用numpy库的方法:
    import numpy as np
    
    #均值
    np.mean(nums)
    #中位数
    np.median(nums)

    • 众数方法一
    在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现:

    import numpy as np
    
    counts = np.bincount(nums)
    #返回众数
    np.argmax(counts)
        其中np.bincount方法返回了一个长度为 nums最大值的列表,列表中的每个值代表其索引位数值出现在nums中的次数,例如

    返回[2,1,0],代表0在nums中出现2次,而1在nums中出现1次,3在nums中没有出现。

        然后再使用np.argmax就能得到众数啦。但是,由于索引值是从0开始的,所以这种求众数的方法只能用在非负数据集。


    • 众数方法二——直接利用scipy下stats模块【推荐】:
    from scipy import stats
    
    stats.mode(nums)[0][0]




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  • python求解中位数均值众数

    万次阅读 2019-02-16 11:19:19
     中位数(又称中值,英语:Median),统计学中的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。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...
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  • 均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: import numpy as np counts = np....
  • Numpy求均值中位数众数的方法

    万次阅读 2018-11-04 21:13:00
    Numpy求均值中位数众数的方法 首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 ...
  • 均值中位数中位数的概念以及优缺点对比。偏态分布难点分析,以及偏度、峰度计算公式。文末附相关学习链接。
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空空如也

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