Chế độ tìm Python không có thư viện

Khi cố gắng mô tả và tóm tắt một mẫu dữ liệu, chúng ta có thể bắt đầu bằng cách tìm giá trị trung bình (hoặc trung bình), trung vị và kiểu dữ liệu. Đây là các phép đo xu hướng trung tâm và thường là cái nhìn đầu tiên của chúng tôi về tập dữ liệu

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tìm hoặc tính giá trị trung bình, trung bình và chế độ trong Python. Trước tiên, chúng tôi sẽ viết mã một hàm Python cho từng biện pháp, sau đó sử dụng mô-đun của Python để hoàn thành cùng một tác vụ

Với kiến ​​thức này, chúng tôi sẽ có thể xem nhanh các bộ dữ liệu của mình và biết được xu hướng chung của dữ liệu

Tính giá trị trung bình của một mẫu

Nếu chúng ta có một mẫu gồm các giá trị số, thì giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình của nó là tổng của các giá trị (hoặc quan sát) chia cho số lượng giá trị

Giả sử chúng tôi có mẫu [4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5]. Chúng ta có thể tính giá trị trung bình của nó bằng cách thực hiện thao tác

(4 + 8 + 6 + 5 + 3 + 2 + 8 + 9 + 2 + 5) / 10 = 5. 2

Giá trị trung bình (trung bình số học) là một mô tả chung về dữ liệu của chúng tôi. Giả sử bạn mua 10 pound cà chua. Khi bạn đếm cà chua ở nhà, bạn nhận được 25 quả cà chua. Trong trường hợp này, bạn có thể nói rằng trọng lượng trung bình của một quả cà chua là 0. 4 cân. Đó sẽ là một mô tả tốt về cà chua của bạn

Giá trị trung bình cũng có thể là một mô tả kém về một mẫu dữ liệu. Giả sử bạn đang phân tích một nhóm chó. Nếu bạn lấy trọng lượng tích lũy của tất cả các con chó và chia cho số lượng chó, thì đó có thể là một mô tả không chính xác về trọng lượng của một con chó vì các giống chó khác nhau có thể có kích thước và trọng lượng rất khác nhau

Mức độ tốt hay xấu của giá trị trung bình mô tả một mẫu tùy thuộc vào mức độ lan truyền của dữ liệu. Trong trường hợp của cà chua, chúng có trọng lượng gần như giống nhau và giá trị trung bình là một mô tả tốt về chúng. Trong trường hợp của chó, không có con chó bôi. Chúng có thể bao gồm từ Chihuahua nhỏ bé đến Mastiff Đức khổng lồ. Vì vậy, bản thân giá trị trung bình không phải là một mô tả tốt trong trường hợp này

Bây giờ là lúc bắt tay vào hành động và tìm hiểu cách chúng ta có thể tính giá trị trung bình bằng Python

Tính giá trị trung bình với Python

Để tính giá trị trung bình của một mẫu dữ liệu số, chúng ta sẽ sử dụng hai hàm dựng sẵn của Python. Một để tính tổng các giá trị và một để tính độ dài của mẫu

Chức năng đầu tiên là. Hàm tích hợp này nhận một giá trị số có thể lặp lại và trả về tổng của chúng

Chức năng thứ hai là. Hàm tích hợp này trả về độ dài của một đối tượng. len() có thể lấy các chuỗi (chuỗi, byte, bộ, danh sách hoặc phạm vi) hoặc bộ sưu tập (từ điển, bộ hoặc bộ cố định) làm đối số

Đây là cách chúng ta có thể tính giá trị trung bình

>>> def my_mean(sample):
..     return sum(sample) / len(sample)
...

>>> my_mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5])
5.2

Trước tiên, chúng tôi tính tổng các giá trị trong

>>> import statistics

>>> statistics.mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5])
5.2

>>> import statistics

>>> statistics.mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5])
5.2

>>> import statistics

>>> statistics.mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5])
5.2

Sử dụng ý nghĩa của Python()

Vì tính toán giá trị trung bình là một hoạt động phổ biến, nên Python bao gồm chức năng này trong mô-đun statistics. Nó cung cấp một số chức năng để tính toán thống kê cơ bản trên bộ dữ liệu. Hàm lấy một mẫu dữ liệu số (bất kỳ lần lặp nào) và trả về giá trị trung bình của nó

Đây là cách hoạt động của

>>> import statistics

>>> statistics.mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5])
5.2

>>> import statistics

>>> statistics.mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5])
5.2

Chúng tôi chỉ cần nhập mô-đun statistics và sau đó gọi

>>> import statistics

>>> statistics.mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5])
5.2

Trung vị của một mẫu dữ liệu số là giá trị nằm ở giữa khi chúng ta sắp xếp dữ liệu. Dữ liệu có thể được sắp xếp tăng dần hoặc giảm dần, trung vị giữ nguyên

Để tìm trung vị, chúng ta cần

1. Sắp xếp mẫu
2. Xác định vị trí giá trị ở giữa mẫu được sắp xếp

Khi định vị số ở giữa một mẫu đã sắp xếp, chúng ta có thể gặp hai loại tình huống

1. Nếu mẫu có số lượng quan sát lẻ thì giá trị ở giữa trong mẫu được sắp xếp là trung vị
2. Nếu mẫu có số lượng quan sát chẵn, thì chúng ta sẽ cần tính giá trị trung bình của hai giá trị ở giữa trong mẫu được sắp xếp

Nếu chúng tôi có mẫu

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

Mặt khác, nếu chúng ta có mẫu

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

Hãy xem cách chúng ta có thể sử dụng Python để tính trung bình

Tìm trung vị với Python

Để tìm trung vị, trước tiên chúng ta cần sắp xếp các giá trị trong mẫu của mình. Chúng ta có thể đạt được điều đó bằng cách sử dụng chức năng tích hợp.

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

Bước thứ hai là xác định vị trí giá trị nằm ở giữa mẫu được sắp xếp. Để định vị giá trị đó trong mẫu có số quan sát lẻ, ta có thể chia số quan sát cho 2. Kết quả sẽ là chỉ số của giá trị ở giữa mẫu được sắp xếp

Vì toán tử chia (

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

Nếu mẫu có số quan sát chẵn thì ta cần xác định hai giá trị ở giữa. Giả sử chúng tôi có mẫu

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

Hãy xem hướng dẫn thực hành, thực tế của chúng tôi để học Git, với các phương pháp hay nhất, tiêu chuẩn được ngành chấp nhận và bao gồm bảng gian lận. Dừng các lệnh Git trên Google và thực sự tìm hiểu nó

Hãy đặt tất cả những thứ này lại với nhau trong hàm tính trung bình của một mẫu. Đây là một thực hiện có thể

Hàm này lấy một mẫu các giá trị số và trả về giá trị trung bình của nó. Đầu tiên chúng tôi tìm độ dài của mẫu,

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

Câu lệnh

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

Lưu ý rằng

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

Sử dụng trung vị của Python()

Python's

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

Lưu ý rằng

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

Tìm Chế độ của một Mẫu

Chế độ là quan sát (hoặc quan sát) thường xuyên nhất trong một mẫu. Nếu chúng ta có mẫu

>>> import statistics

>>> statistics.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> statistics.multimode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> st.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

Chế độ không nhất thiết phải là duy nhất. Một số mẫu có nhiều hơn một chế độ. Giả sử chúng tôi có mẫu

>>> import statistics

>>> statistics.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> statistics.multimode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> st.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

Chế độ thường được sử dụng cho dữ liệu phân loại. Các kiểu dữ liệu phân loại phổ biến là

• boolean - Chỉ có thể nhận hai giá trị như trong

  >>> import statistics
  
  >>> statistics.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
  [4, 2]
  
  >>> statistics.multimode(["few", "few", "many", "some", "many"])
  ['few', 'many']
  
  >>> st.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
  [2]
  

  6 hoặc

  >>> import statistics
  
  >>> statistics.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
  [4, 2]
  
  >>> statistics.multimode(["few", "few", "many", "some", "many"])
  ['few', 'many']
  
  >>> st.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
  [2]
  

  7,

  >>> import statistics
  
  >>> statistics.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
  [4, 2]
  
  >>> statistics.multimode(["few", "few", "many", "some", "many"])
  ['few', 'many']
  
  >>> st.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
  [2]
  

  8 hoặc

  >>> import statistics
  
  >>> statistics.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
  [4, 2]
  
  >>> statistics.multimode(["few", "few", "many", "some", "many"])
  ['few', 'many']
  
  >>> st.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
  [2]
  

  9
• danh nghĩa - Có thể nhận nhiều hơn hai giá trị như trong statistics0
• thứ tự - Có thể nhận nhiều hơn hai giá trị nhưng các giá trị có thứ tự logic như trong statistics1

Khi chúng tôi đang phân tích tập dữ liệu gồm dữ liệu phân loại, chúng tôi có thể sử dụng chế độ để biết danh mục nào phổ biến nhất trong dữ liệu của mình

Chúng tôi có thể tìm thấy các mẫu không có chế độ. Nếu tất cả các quan sát là duy nhất (không có quan sát lặp lại), thì mẫu của bạn sẽ không có chế độ

Bây giờ chúng ta đã biết những điều cơ bản về chế độ, hãy xem cách chúng ta có thể tìm thấy nó bằng Python

Tìm Chế độ với Python

Để tìm chế độ với Python, chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách đếm số lần xuất hiện của từng giá trị trong mẫu hiện có. Sau đó, chúng ta sẽ nhận được (các) giá trị có số lần xuất hiện cao hơn

Vì việc đếm các đối tượng là một thao tác phổ biến nên Python cung cấp lớp. Lớp này được thiết kế đặc biệt để đếm các đối tượng

Lớp statistics3 cung cấp một phương thức được định nghĩa là statistics4. Phương thức này trả về một

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

Hãy sử dụng statistics3 và statistics9 để mã hóa một hàm lấy một mẫu dữ liệu và trả về chế độ của nó

Đây là một thực hiện có thể

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

Trước tiên, chúng tôi đếm các quan sát trong

>>> import statistics

>>> statistics.mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5])
5.2

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

Vì [4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5]6 trả về một

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

Lưu ý rằng điều kiện của phần hiểu so sánh số lượng của mỗi quan sát (sum()5) với số lượng của quan sát phổ biến nhất (sum()4). Điều này sẽ cho phép chúng tôi nhận được nhiều quan sát (sum()7) với cùng số lượng trong trường hợp mẫu đa chế độ

Sử dụng chế độ của Python()

sum()8 của Python lấy một số sum()9 và trả về chế độ (đầu tiên) của nó. Hãy xem làm thế nào chúng ta có thể sử dụng nó

>>> import statistics

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
2

>>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
4

>>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
'few'

Với một mẫu đơn chế độ, Python's len()0 trả về giá trị phổ biến nhất,

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> from collections import Counter

>>> def my_mode(sample):
..     c = Counter(sample)
..     return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]]
...

>>> my_mode(["male", "male", "female", "male"])
['male']

>>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

>>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

Vì chúng tôi cũng có thể sử dụng len()4 chấp nhận một lần lặp và trả về

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

Đây là một ví dụ về cách sử dụng len()6

>>> import statistics

>>> statistics.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4])
[4, 2]

>>> statistics.multimode(["few", "few", "many", "some", "many"])
['few', 'many']

>>> st.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5])
[2]

Ghi chú. Hàm luôn trả về một

>>> import statistics

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2])
3

>>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6])
3.5

Phần kết luận

Giá trị trung bình (hoặc trung bình), trung bình và chế độ thường là cái nhìn đầu tiên của chúng tôi về một mẫu dữ liệu khi chúng tôi đang cố gắng hiểu xu hướng trung tâm của dữ liệu

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã học cách tìm hoặc tính toán giá trị trung bình, trung bình và chế độ bằng Python. Trước tiên, chúng tôi đã trình bày từng bước cách tạo các hàm của riêng mình để tính toán chúng và sau đó là cách sử dụng mô-đun statistics của Python như một cách nhanh chóng để tìm các số đo này

Làm cách nào để tính toán chế độ trong Python mà không cần thư viện?

Làm cách nào để tìm chế độ của danh sách trong Python mà không có chức năng và từ điển sẵn có?

Làm cách nào để tìm chế độ của danh sách trong Python với chức năng sẵn có?

Có chức năng chế độ nào trong Python không?