Python 统计模块

Python 的Statistics 模块提供用于计算数学上真实数据的函数。Python 有一个内置模块；此函数支持 int、float、decimal 和 fractional。

如果您的输入数据包含混合数据类型，那么我们可以使用 map (float, input_data) 来确保一致的结果。

一些数据集使用 NaN（非数字）来表示缺失数据。NaN 具有不寻常的比较语义；它们会导致统计函数中令人惊讶或未定义的行为，这些函数对数据进行排序以计数出现次数。

平均值和集中趋势度量

这些函数从总体或样本中计算平均值或典型值。

序号	函数 & 描述
1	mean() 数据的算术平均值（“平均值”）。
2	fmean() 浮点算术平均值，可选加权。
3	geometric_mean() 数据的几何平均值。
4	harmonic_mean() 数据的调和平均值。
5	median() 数据的中间值（中间值）。
6	median_low() 数据的低中间值。
7	median_high() 数据的高中间值。
8	median_grouped() 分组数据的中间值（第 50 个百分位数）。
9	mode() 离散或名义数据的单个众数（最常见的值）。
10	multimode() 离散或名义数据的众数列表（最常见的值）。
11	quantiles() 将数据划分为概率相等的区间。

这些函数计算总体或样本偏离典型值或平均值的程度的度量。

这些函数计算关于两个输入之间关系的统计数据。

序号	模块 & 描述
1	covariance() 两个变量的样本协方差。
2	correlation() 皮尔逊相关系数 r 的取值范围为 -1 到 +1。
3	linear_regression() 简单线性回归的斜率和截距。

序号

模块 & 描述

两个变量的样本协方差。

皮尔逊相关系数 r 的取值范围为 -1 到 +1。

简单线性回归的斜率和截距。

注意

这些函数不需要给定的数据进行排序。

python_modules.htm

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