Trả về giá trị trung bình của các phần tử mảng. Theo mặc định, giá trị trung bình được lấy trên mảng phẳng, nếu không thì trên trục đã chỉ định. giá trị trung gian và giá trị trả lại được sử dụng cho đầu vào số nguyên
Thông số . a mảng_likeMảng chứa các số có giá trị trung bình mong muốn. Nếu a không phải là một mảng, một chuyển đổi được thực hiện
axis Không hoặc int hoặc bộ số nguyên, tùy chọnTrục hoặc các trục dọc theo đó phương tiện được tính toán. Mặc định là tính giá trị trung bình của mảng được làm phẳng
Mới trong phiên bản 1. 7. 0
Nếu đây là một bộ số nguyên, giá trị trung bình được thực hiện trên nhiều trục, thay vì một trục hoặc tất cả các trục như trước đây
dtype kiểu dữ liệu, tùy chọnLoại để sử dụng trong tính toán giá trị trung bình. Đối với đầu vào số nguyên, giá trị mặc định là ;
ra ndarray, tùy chọnMảng đầu ra thay thế để đặt kết quả. Mặc định là
import statistics3; . Xem để biết thêm chi tiếtkeepdims bool, tùy chọn
Nếu điều này được đặt thành True, các trục bị giảm sẽ được để lại trong kết quả dưới dạng kích thước với kích thước một. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát chính xác đối với mảng đầu vào
Nếu giá trị mặc định được chuyển, thì keepdims sẽ không được chuyển qua phương thức của các lớp con của , tuy nhiên mọi giá trị không mặc định sẽ được. Nếu phương thức của lớp con không thực hiện keepdims, bất kỳ ngoại lệ nào sẽ được đưa ra
ở đâu array_like của bool, tùy chọnCác yếu tố để bao gồm trong ý nghĩa. Xem để biết chi tiết
Mới trong phiên bản 1. 20. 0
Trả về . m ndarray, xem thông số dtype ở trênNếu out=None, trả về một mảng mới chứa các giá trị trung bình, nếu không, một tham chiếu đến mảng đầu ra được trả về
Xem thêm
Bình quân gia quyền
, , , ,ghi chú
Trung bình cộng là tổng các phần tử dọc theo trục chia cho số phần tử
Lưu ý rằng đối với đầu vào dấu phẩy động, giá trị trung bình được tính bằng cùng độ chính xác mà đầu vào có. Tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào, điều này có thể khiến kết quả không chính xác, đặc biệt đối với [xem ví dụ bên dưới]. Chỉ định bộ tích lũy có độ chính xác cao hơn bằng cách sử dụng từ khóa có thể giảm bớt sự cố này
Trong các phần bên dưới, bạn sẽ quan sát 3 cách để tính giá trị trung bình trong Python. Đối với mỗi phương pháp được xem xét, mục tiêu là lấy giá trị trung bình, cho các giá trị sau
8, 20, 12, 15, 4
Phương pháp 1. Tính trung bình đơn giản
Để bắt đầu, bạn có thể sử dụng các phép tính trung bình sau đây để lấy giá trị trung bình
sum_values = 8 + 20 + 12 + 15 + 4 n = 5 mean = sum_values/n print ['The Mean is: ' + str[mean]]
Ở đâu
- sum_values đại diện cho tổng của tất cả các giá trị trong tập dữ liệu
- n phản ánh số lượng mục trong tập dữ liệu. Trong trường hợp này, có 5 mục
- mean = sum_values/n là phép tính thực tế để lấy giá trị trung bình
Khi bạn chạy mã bằng Python, bạn sẽ nhận được giá trị trung bình của 11. 8
Phương pháp 2. Sử dụng Danh sách để lấy Giá trị trung bình
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng danh sách chứa các giá trị sẽ được tính trung bình [tại đây, bạn sẽ nhận thấy rằng các giá trị được đặt trong một danh sách, trong đó mỗi giá trị được phân tách bằng dấu phẩy]
Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn là hai số liệu thiết yếu trong Thống kê. Chúng ta có thể sử dụng mô-đun thống kê để tìm ra giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong Python. Độ lệch chuẩn còn được viết tắt là SD
Nghĩa là gì?
Giá trị trung bình là tổng của tất cả các mục chia cho số lượng mục. Ví dụ: nếu chúng ta có một danh sách gồm 5 số [1,2,3,4,5], thì giá trị trung bình sẽ là [1+2+3+4+5]/5 = 3
Độ lệch chuẩn là gì?
Độ lệch chuẩn là thước đo mức độ biến thiên hoặc phân tán của một tập hợp các giá trị. Trước tiên chúng ta cần tính giá trị trung bình của các giá trị, sau đó tính phương sai và cuối cùng là độ lệch chuẩn.
Công dụng của độ lệch chuẩn
Giả sử chúng ta có dữ liệu về dân số trên mỗi km vuông cho các tiểu bang khác nhau ở Hoa Kỳ. Chúng ta có thể tính độ lệch chuẩn để biết dân số được phân bổ đồng đều như thế nào. Giá trị nhỏ hơn có nghĩa là phân phối đồng đều trong khi giá trị lớn hơn có nghĩa là có rất ít người sống ở một số nơi trong khi một số khu vực đông dân cư
Hãy xem xét các bước cần thiết để tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn
Các bước để tính trung bình
- Lấy tổng của tất cả các mục
- Chia tổng cho số mục nhập
Các bước để tính độ lệch chuẩn
- Tính giá trị trung bình như đã thảo luận ở trên. Giá trị trung bình của [1, 2, 3, 4, 5] là 3
- Tính phương sai cho mỗi mục nhập bằng cách trừ giá trị trung bình khỏi giá trị của mục nhập. Vậy phương sai sẽ là [-2, -1, 0, 1, 2]
- Sau đó bình phương từng giá trị kết quả đó và tính tổng kết quả. Đối với ví dụ trên, nó sẽ trở thành 4+1+0+1+4=10
- Sau đó chia kết quả cho số điểm dữ liệu trừ đi một. Điều này sẽ cho phương sai. Vậy phương sai sẽ là 10/[5-1] = 2. 5
- Căn bậc hai của phương sai [đã tính ở trên] là độ lệch chuẩn. Vậy độ lệch chuẩn sẽ là sqrt[2. 5] = 1. 5811388300841898
Tìm giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong Python
Viết code tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong Python. Chúng tôi sẽ sử dụng mô-đun thống kê và sau đó sẽ cố gắng viết triển khai của riêng chúng tôi
1. Sử dụng mô-đun thống kê
Mô-đun này cung cấp cho bạn tùy chọn tính toán giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trực tiếp
Hãy bắt đầu bằng cách nhập mô-đun
import statistics
Hãy khai báo một danh sách với dữ liệu mẫu
data = [7,5,4,9,12,45]
Bây giờ để tính giá trị trung bình của dữ liệu mẫu, hãy sử dụng hàm sau
statistics.mean[data]
Câu lệnh này sẽ trả về giá trị trung bình của dữ liệu. Chúng ta có thể in giá trị trung bình ở đầu ra bằng cách sử dụng
print["Mean of the sample is % s " %[statistics.mean[data]]]
Chúng tôi nhận được đầu ra như
Mean of the sample is 13.666666666666666
Nếu bạn đang sử dụng IDE để mã hóa, bạn có thể di chuột qua câu lệnh và nhận thêm thông tin về số liệu thống kê. hàm nghĩa []
Ngoài ra, bạn có thể đọc tài liệu tại đây
Để tính độ lệch chuẩn của dữ liệu mẫu, hãy sử dụng
print["Standard Deviation of the sample is % s "%[statistics.stdev[data]]]
Chúng tôi nhận được đầu ra như
Standard Deviation of the sample is 15.61623087261029
Đây là một tài liệu ngắn gọn về số liệu thống kê. hàm stdev[]
Mã hoàn chỉnh để tìm độ lệch chuẩn và giá trị trung bình trong Python
Mã hoàn chỉnh cho các đoạn mã trên như sau
________số 8
2. Viết hàm tùy chỉnh để tính độ lệch chuẩn
Hãy viết hàm của chúng tôi để tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong Python
def mean[data]: n = len[data] mean = sum[data] / n return mean
Hàm này sẽ tính giá trị trung bình
Bây giờ hãy viết một hàm để tính độ lệch chuẩn
Điều này có thể hơi phức tạp, vì vậy hãy thực hiện từng bước một
Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai. Vì vậy, chúng ta có thể viết hai chức năng
- hàm đầu tiên sẽ tính phương sai
- hàm thứ hai sẽ tính căn bậc hai của phương sai và trả về độ lệch chuẩn
Hàm tính phương sai như sau
import statistics0
Bạn có thể tham khảo các bước được đưa ra ở phần đầu của hướng dẫn để hiểu mã
Bây giờ chúng ta có thể viết một hàm tính căn bậc hai của phương sai
data = [7,5,4,9,12,45]0
Hoàn thành mã
Mã hoàn chỉnh như sau
data = [7,5,4,9,12,45]1
Phần kết luận
Giá trị trung bình và Độ lệch chuẩn là các giá trị toán học được sử dụng trong phân tích thống kê. Mô-đun thống kê Python cung cấp các hàm hữu ích để tính toán các giá trị này một cách dễ dàng