6.7 statistics--数学统计函数

本模块提供计算数学上的统计的函数。主要针对实数值范围。

statistics.mean(data) 

返回简单的算术平均数，序列data里所有的值相加，然后除了所有数量。如果data元素为空，则抛出异常StatisticsError。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = mean([2, 2, 2])

print(r)

结果输出如下：

2.0

 

statistics.median(data)

返回中间的值的平均值。如果是偶数个值，会把中间两个值取平均返回；如果是奇数个值，则直接返回中间的数。如果给出的序列没有排序，会先排序再取值。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = median([1, 2, 3, 9, 10])

print(r)

r = median([1, 2, 9, 7, 6])

print(r)

r = median([1, 2, 4, 6])

print(r)

结果输出如下：

3

6

3.0

 

statistics.median_low(data) 

返回中间的数，如果个数是偶数，则返回中间偏小的数；如果个数是奇数，则返回中间的数。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = median_low([1, 2, 3, 9, 10])

print(r)

r = median_low([1, 2, 9, 7, 6])

print(r)

r = median_low([1, 2, 4, 6])

print(r)

结果输出如下：

3

6

2

 

statistics.median_high(data) 

返回中间的数，如果个数是偶数，则返回大于中间两个数的平均数的数；如果个数是奇数，则返回中间的数。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = median_high([1, 2, 3, 9, 10])

print(r)

r = median_high([1, 2, 9, 7, 6])

print(r)

r = median_high([1, 2, 4, 6])

print(r)

结果输出如下：

3

6

4

 

statistics.median_grouped(data, interval=1) 

对每个数先分成区，再进行插值运算。比如1的值是0.5-1.5， 2的值是1.5-2.5，3的值是2.5-3.5。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = median_grouped([1, 2, 3, 9, 10])

print(r)

r = median_grouped([1, 2, 9, 7, 6])

print(r)

r = median_grouped([1, 2, 5, 6])

print(r)

结果输出如下：

3.0

6.0

4.5

最后一项4.5的计算是这样：2.5和4.5之间进行插值运算。

 

statistics.mode(data) 

从分散的数或者一般项里返回最多相同的项。如果没有发现，抛出异常StatisticsError。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = mode([1, 2, 2, 9, 10])

print(r)

r = mode([1, 9, 9, 7, 6])

print(r)

结果输出如下：

2

9

 

statistics.pstdev(data, mu=None) 

返回序列的标准方差，也就是方差的平方根。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = pstdev([1, 2, 2, 9, 10])

print(r)

r = pstdev([1, 9, 9, 7, 6])

print(r)

结果输出如下：

3.867815921162743

2.939387691339814

 

statistics.pvariance(data, mu=None) 

返回序列的方差。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = pvariance([1, 2, 2, 9, 10])

print(r)

r = pvariance([1, 9, 9, 7, 6])

print(r)

结果输出如下：

14.959999999999999

8.64

 

statistics.stdev(data, xbar=None) 

返回简单计算的标准方差（简单方差的平方根）。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = stdev([1, 2, 2, 9, 10])

print(r)

r = stdev([1, 9, 9, 7, 6])

print(r)

结果输出如下：

4.324349662087931

3.286335345030997

 

statistics.variance(data, xbar=None) 

返回简单的方差。

例子：

#python 3.4

from statistics import *

 

r = variance([1, 2, 2, 9, 10])

print(r)

r = variance([1, 9, 9, 7, 6])

print(r)

结果输出如下：

18.7

10.8

蔡军生  QQ:9073204  深圳