Python:statistics 库高级用法举例和应用详解

Python:statistics库高级用法举例和应用详解

模块介绍

statistics 模块是 Python 标准库中的一部分,开始于 Python 3.4 版本。该模块提供了基本的统计函数,包括均值、中位数、标准差等。它是进行基本数据分析的好帮手,不需要额外安装就可直接使用。

应用场景

statistics 库主要用于数据分析和处理。以下是一些常见的应用方向:

  1. 数据预处理:在对数据进行机器学习模型训练前,常常需要对原始数据进行预处理和统计分析。
  2. 商业统计分析:如销售数据的平均值、销售额的方差等。
  3. 科研数据分析:如实验数据的中位数、众数等。

安装说明

statistics 模块是 Python 3 的内置库,无需额外安装。如果你使用的是 Python 3.4 及以上版本,直接导入即可使用:

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import statistics  # 导入statistics模块

用法举例

示例 1:计算基本统计数据

在这个例子中,我们要计算一组销售数据的平均值、中位数和标准差。

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import statistics  # 导入statistics模块

# 场景:一个商店的一周销售额数据
sales = [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400] # 定义一组销售数据

mean_sales = statistics.mean(sales) # 计算平均值
print(f"The mean sales is {mean_sales}") # 输出平均值

median_sales = statistics.median(sales) # 计算中位数
print(f"The median sales is {median_sales}") # 输出中位数

stdev_sales = statistics.stdev(sales) # 计算标准差
print(f"The standard deviation of sales is {stdev_sales}") # 输出标准差

示例 2:计算众数和加权平均值

这个例子展示了如何计算一组学生成绩的众数和加权平均值。

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import statistics  # 导入statistics模块

# 场景:一组学生的考试成绩
grades = [85, 93, 87, 85, 92, 90, 85] # 定义学生成绩数据

mode_grade = statistics.mode(grades) # 计算众数
print(f"The mode of grades is {mode_grade}") # 输出众数

# 场景:学生课外活动分数及对应权重
activities = [80, 85, 90, 92] # 活动分数
weights = [0.2, 0.3, 0.25, 0.25] # 对应权重

weighted_mean_activities = statistics.mean([a * w for a, w in zip(activities, weights)]) # 计算加权平均值
print(f"The weighted average of activities is {weighted_mean_activities}") # 输出加权平均值

示例 3:计算方差和中位数的高斯修正

这个例子展示了如何计算数据的方差以及应用高斯修正后的中位数。

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import statistics  # 导入statistics模块

# 场景:实验数据
data = [13.5, 14.7, 13.9, 14.8, 15.1, 14.3, 15.0] # 定义实验数据

variance_data = statistics.variance(data) # 计算方差
print(f"The variance of the data is {variance_data}") # 输出方差

median_high_data = statistics.median_high(data) # 计算应用高斯修正后的中位数
print(f"The high median of the data is {median_high_data}") # 输出高斯修正后的中位数

在以上三个示例中,我们展示了 statistics 模块的多种高级用法,通过这些实际场景的举例,你可以轻松理解并掌握该模块的各项功能。

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