Trung bình, trung bình và chế độ
Chúng ta có thể học được gì khi nhìn vào một nhóm số?
Trong học máy (và trong toán học) thường có ba giá trị khiến chúng ta quan tâm:
- Trung bình - giá trị trung bình - The average value
- Trung bình - Giá trị điểm giữa - The mid point value
- Chế độ - Giá trị phổ biến nhất - The most common value
Ví dụ: Chúng tôi đã đăng ký tốc độ 13 xe:
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
Trung bình, giữa hoặc giá trị tốc độ phổ biến nhất là bao nhiêu?
Bần tiện
Giá trị trung bình là giá trị trung bình.
Để tính giá trị trung bình, hãy tìm tổng của tất cả các giá trị và chia tổng cho số lượng giá trị:
(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77
Mô -đun Numpy có một phương pháp cho việc này. Tìm hiểu về mô -đun Numpy trong hướng dẫn Numpy của chúng tôi.
Thí dụ
Sử dụng phương thức Numpy mean() để tìm tốc độ trung bình:
Nhập khẩu Numpy
Tốc độ = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean (tốc độ)
print(x)
Chạy ví dụ »
Trung bình
Giá trị trung bình là giá trị ở giữa, sau khi bạn đã sắp xếp tất cả các giá trị:
77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111
Điều quan trọng là các con số được sắp xếp trước khi bạn có thể tìm thấy trung bình.
Mô -đun Numpy có một phương pháp cho việc này:
Thí dụ
Sử dụng phương thức Numpy mean() để tìm tốc độ trung bình:
Nhập khẩu Numpy
Tốc độ = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean (tốc độ)
print(x)
Chạy ví dụ »
Trung bình
import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)1import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)2import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)3
import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)4
import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)5Thí dụ
Sử dụng phương thức Numpy mean() để tìm tốc độ trung bình:
Nhập khẩu Numpy
Tốc độ = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean (tốc độ)
print(x)
Chạy ví dụ »
Trung bình
Giá trị trung bình là giá trị ở giữa, sau khi bạn đã sắp xếp tất cả các giá trị:
import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)6import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)7import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)8import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)7StatisticsError: no median for empty data0import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)7StatisticsError: no median for empty data2
Điều quan trọng là các con số được sắp xếp trước khi bạn có thể tìm thấy trung bình.
Thí dụ
Sử dụng phương thức Numpy mean() để tìm tốc độ trung bình:
Nhập khẩu Numpy
Tốc độ = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean (tốc độ)
print(x)
Chạy ví dụ »
Trung bình
Giá trị trung bình là giá trị ở giữa, sau khi bạn đã sắp xếp tất cả các giá trị:
Python Median (): Với mô -đun thống kê Python, bạn có thể tìm thấy giá trị trung bình hoặc trung bình của một tập dữ liệu. Hàm python trung bình () cho phép bạn tính toán trung bình của bất kỳ tập dữ liệu nào mà không cần phân loại danh sách trước.
With the Python statistics module, you can find the median, or middle value, of a data set. The Python median() function allows you to calculate the median of any data set without first sorting the list.
Khi bạn làm việc với các số trong Python, bạn có thể muốn tính toán trung bình của một danh sách các số. Chẳng hạn, hãy để nói rằng bạn đang xây dựng một chương trình để hiểu rõ hơn về độ tuổi của học sinh trong lớp lớp bốn. Bạn có thể muốn tính độ tuổi trung bình của học sinh.
Tìm Bootcamp của bạn phù hợp
- Karma nghề nghiệp phù hợp với bạn với bootcamp công nghệ hàng đầu
- Truy cập các học bổng và khóa học chuẩn bị độc quyền
Chọn mối quan tâm của bạn họ Tên điện thoại Email Tên của bạn
First name
Last name
Email
Phone number
Bằng cách tiếp tục, bạn đồng ý với các điều khoản dịch vụ và chính sách quyền riêng tư của chúng tôi và bạn đồng ý nhận được các ưu đãi và cơ hội từ Karma nghề nghiệp qua điện thoại, tin nhắn văn bản và email.
Đó là nơi mà hàm StatisticsError: no median for empty data4 xuất hiện. Hàm StatisticsError: no median for empty data4 là một phần của mô -đun thống kê Python, và có thể tìm thấy trung bình của một danh sách các giá trị.
Hướng dẫn này sẽ thảo luận về cách sử dụng phương pháp StatisticsError: no median for empty data4. Chúng tôi cũng sẽ đi qua một ví dụ về StatisticsError: no median for empty data4 trong hành động và sẽ bị phá vỡ, từng dòng, cách thức hoạt động của phương thức.
Hướng dẫn này sẽ thảo luận về cách sử dụng phương pháp StatisticsError: no median for empty data4. Chúng tôi cũng sẽ đi qua một ví dụ về StatisticsError: no median for empty data4 trong hành động và phá vỡ cách thức hoạt động của phương pháp.
Trung bình Python
Trong thống kê, trung bình là giá trị trung bình trong một danh sách các số được sắp xếp. Ví dụ: đối với một tập dữ liệu với các số 9, 3, 6, 1 và 4, giá trị trung bình là 4. & nbsp;
Khi phân tích và mô tả một tập dữ liệu, bạn thường sử dụng trung bình với giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và các tính toán thống kê khác.
Trong Python, hàm StatisticsError: no median for empty data4 được sử dụng để tính giá trị trung bình của tập dữ liệu.
StatisticsError: no median for empty data4 là một phần của mô -đun Python thống kê. Nó bao gồm một số chức năng để phân tích thống kê. Đầu tiên, nhập mô -đun thống kê với mã này:
Bây giờ chúng ta có thể sử dụng hàm import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0. Tại đây, cú pháp cho phương pháp StatisticsError: no median for empty data4:
import statistics statistics.median(list_name)
Phương thức import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0 có trong một tham số: Danh sách dữ liệu.
Khi bạn gọi phương thức import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0, nó sẽ đặt hàng một danh sách các giá trị và tìm giá trị giữa của nó. Nếu số lượng điểm dữ liệu là lẻ, điểm dữ liệu giữa sẽ được trả về. Nếu số chẵn, trung bình là điểm giữa giữa hai giá trị giữa.
Ví dụ trung bình Python
Hãy để đi bộ qua một ví dụ. Giả sử chúng tôi đang xây dựng một chương trình để tính toán tất cả các độ tuổi học sinh trong lớp lớp bốn để tìm hiểu về phân phối tuổi của họ. Chúng tôi muốn sử dụng import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0 để tìm hiểu độ tuổi trung bình của lớp.
Chúng tôi có thể sử dụng mã này:
import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)
Chương trình của chúng tôi trả về:
import statistics student_ages = (9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9) print(statistics.median(student_ages))7
Đây là tuổi trung bình học sinh.
Hãy để chia nhỏ mã của chúng tôi. Trên dòng đầu tiên, chúng tôi nhập mô -đun thống kê để truy cập phương thức import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0 trong mã của chúng tôi. Sau đó, chúng tôi xác định một danh sách. Danh sách được gọi là import statistics student_ages = (9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9) print(statistics.median(student_ages))9. Nó lưu trữ lứa tuổi của tất cả các sinh viên.
Tiếp theo, chúng tôi sử dụng import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0 và vượt qua biến import statistics student_ages = (9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9) print(statistics.median(student_ages))9 để tính tuổi trung bình. Chúng tôi gán giá trị trả về cho biến speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]2. Sau đó, chúng tôi sử dụng speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]3 để in giá trị của speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]2 vào bảng điều khiển. & NBSP;
Khi làm việc với import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0, danh sách bạn sử dụng nên có ít nhất một giá trị. Nếu bạn chuyển một danh sách trống thông qua phương thức import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0, bạn sẽ gặp lỗi này:
StatisticsError: no median for empty data
Trung bình của một tuple
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng phương pháp trung bình để tìm trung vị của một tuple Python. Một tuple là một loại dữ liệu được đặt hàng và không thể thay đổi. Điều này có nghĩa là nó hữu ích khi bạn muốn lưu trữ dữ liệu tương tự sẽ không thay đổi theo thời gian. Các bộ dữ liệu được khai báo là một danh sách các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy được đặt trong dấu ngoặc xoăn.
Giả sử rằng bộ dữ liệu của chúng tôi về độ tuổi của học sinh được lưu trữ dưới dạng tuple thay vì một danh sách. Nếu chúng tôi muốn tính độ tuổi trung bình của học sinh trong lớp lớp bốn, chúng tôi có thể làm như vậy bằng phương pháp import statistics student_ages = [9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9] median_age = statistics.median(student_ages) print(median_age)0. Ở đây, mã mà chúng tôi sẽ sử dụng để tính toán trung bình của bộ tuple của chúng tôi:
import statistics student_ages = (9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9) print(statistics.median(student_ages))
Mã của chúng tôi trả về: import statistics student_ages = (9, 10, 9, 10, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 9, 9) print(statistics.median(student_ages))7.
Giá trị trung bình là như nhau, nhưng thay vì dữ liệu của chúng tôi được lưu trữ trong danh sách, nó được lưu trữ trong một bộ tuple. Điều này là hiển nhiên bởi vì dữ liệu của chúng tôi được đặt trong ngoặc tròn (speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]9) thay vì dấu ngoặc vuông ((99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.770).
Sự kết luận
Bạn có thể sử dụng phương thức StatisticsError: no median for empty data4 để tính giá trị trung bình của tập dữ liệu. Sử dụng các ví dụ, hướng dẫn này đã thảo luận về cách sử dụng phương thức StatisticsError: no median for empty data4 trong Python để tính giá trị trung bình của danh sách và một tuple.
Bây giờ bạn có kiến thức bạn cần để bắt đầu sử dụng phương pháp StatisticsError: no median for empty data4 như một nhà phát triển Python chuyên nghiệp!