Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét một số hàm thống kê trong Python. Các hàm thống kê này là một phần của Thư viện chuẩn Python trong mô-đun thống kê. Bốn chức năng chúng tôi sẽ sử dụng trong bài đăng này là phổ biến trong thống kê
- trung bình - giá trị trung bình
- trung vị - giá trị trung bình
- chế độ - giá trị thường xuyên nhất
- độ lệch chuẩn - trải rộng của các giá trị
Để truy cập các hàm thống kê của Python, chúng ta cần nhập các hàm từ mô-đun thống kê bằng cách sử dụng câu lệnh
from statistics import mean, median, mode, stdev
Sau câu lệnh nhập, có thể sử dụng các hàm
mean[test_scores]2,
mean[test_scores]3,
mean[test_scores]4 và
mean[test_scores]5[độ lệch chuẩn]. Vì mô-đun thống kê là một phần của Thư viện chuẩn Python nên không cần cài đặt gói bên ngoài
Hãy tưởng tượng chúng ta có một bộ dữ liệu gồm 5 điểm kiểm tra. Điểm thi là ________ 16, ________ 17, ________ 18 và ________ 19. Các điểm kiểm tra này có thể được lưu trữ trong danh sách Python. Danh sách Python được xác định bằng dấu ngoặc vuông
83.40. Các phần tử trong danh sách Python được phân tách bằng dấu phẩy
Trong 1]
mean[test_scores]0
Tính giá trị trung bình¶
Để tính giá trị trung bình hoặc trung bình của điểm kiểm tra của chúng tôi, hãy sử dụng hàm
mean[test_scores]2 của mô-đun thống kê
Trong 2]
mean[test_scores]
Ra[2]
83.4
Tính trung bình¶
Để tính giá trị trung bình hoặc trung bình của điểm kiểm tra của chúng tôi, hãy sử dụng hàm
mean[test_scores]3 của mô-đun thống kê
Nếu có một số lượng giá trị lẻ,
mean[test_scores]3 trả về giá trị ở giữa. Nếu có một số lượng giá trị chẵn,
mean[test_scores]3 trả về giá trị trung bình của hai giá trị ở giữa
Trong 3]
mean[test_scores]7
Ra[3]
mean[test_scores]8
Tính toán chế độ¶
Để tính toán chế độ hoặc thường xuyên nhất là giá trị điểm kiểm tra của chúng tôi, hãy sử dụng hàm
mean[test_scores]4 của mô-đun thống kê
Nếu có nhiều hơn một số xuất hiện thường xuyên nhất, thì
mean[test_scores]4 sẽ trả về lỗi
mean[test_scores]1
Nếu không có giá trị nào xảy ra thường xuyên nhất [tất cả các giá trị là duy nhất hoặc xảy ra cùng số lần], thì
mean[test_scores]4 cũng trả về lỗi
mean[test_scores]3
Trong [4]
mean[test_scores]4
Ra[4]
mean[test_scores]8
Tính độ lệch chuẩn¶
Để tính độ lệch chuẩn hoặc chênh lệch của điểm kiểm tra, hãy sử dụng hàm
mean[test_scores]5 của mô-đun thống kê. Độ lệch chuẩn lớn cho thấy dữ liệu bị dàn trải;
Trong [5]
mean[test_scores]00
Ra[5]
mean[test_scores]01
Ngoài ra, chúng ta có thể nhập toàn bộ mô-đun thống kê cùng một lúc [tất cả các chức năng trong mô-đun thống kê] bằng cách sử dụng dòng
mean[test_scores]02
Khi đó để sử dụng các hàm từ module ta cần gọi tên
83.49,
mean[test_scores]70,
mean[test_scores]71, và
mean[test_scores]72. Xem bên dưới
Trong [6]
mean[test_scores]03
Trong [7]
mean[test_scores]04
Ra[7]
83.4
Trong [8]
mean[test_scores]06
Ra[8]
mean[test_scores]8
Trong [9]
mean[test_scores]08
Ra[9]
mean[test_scores]8
Trong [10]
mean[test_scores]0
Ra[10]
mean[test_scores]01
Bản tóm tắt¶
Mô-đun thống kê là một phần của Thư viện chuẩn Python. Để sử dụng các chức năng mô-đun thống kê, trước tiên bạn phải nhập các chức năng với dòng
mean[test_scores]73 trong đó
mean[test_scores]74 là tên của chức năng bạn muốn sử dụng. Sau đó, bạn có thể gọi
mean[test_scores]75 và chuyển vào danh sách các giá trị