成都专业建站公司,wordpress给分页加链接,怎么更换wordpress主题,北京软件外包公司排行榜均值
均值是统计学中最常用的统计量#xff0c;用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。用于反映现象总体的一般水平#xff0c;或分布的集中趋势。
import numpy as npa [2, 4, 6, 8]print(np.mean(a)) # 均值
print(np.average(a, weights[1, 2, 1, 1])) # 带…均值
均值是统计学中最常用的统计量用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。用于反映现象总体的一般水平或分布的集中趋势。
import numpy as npa [2, 4, 6, 8]print(np.mean(a)) # 均值
print(np.average(a, weights[1, 2, 1, 1])) # 带权均值方差
方差用来计算每一个变量观察值与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零离均差平方和受样本含量的影响统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式 实际工作中总体均数难以得到时应用样本统计量代替总体参数经校正后样本方差计算公式
import numpy as npa [2, 4, 6, 8]print(np.var(a)) # 总体方差
print(np.var(a, ddof1)) # 样本方差标准差SD
标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) 一种度量数据分布的分散程度之标准用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小这些值偏离平均值就越少反之亦然。 import numpy as npa [2, 4, 6, 8]print(np.std(a)) # 总体标准差
print(np.std(a, ddof1)) # 样本标准差相对标准偏差RSD
相对标准偏差(relative standard deviationRSD)又叫标准偏差系数、变异系数、变动系数等由标准偏差除以相应的平均值乘100%所得值可在检验检测工作中分析结果的精密度。 import numpy as npa [2, 4, 6, 8]RSD np.std(a, ddof1)/np.mean(a)
print(RSD)汇总
import numpy as npa [2, 4, 6, 8]print(np.mean(a)) # 均值
print(np.average(a, weights[1, 2, 1, 1])) # 带权均值print(np.var(a)) # 总体方差
print(np.var(a, ddof1)) # 样本方差print(np.std(a)) # 总体标准差
print(np.std(a, ddof1)) # 样本标准差RSD np.std(a, ddof1)/np.mean(a) # 相对标准偏差
print(RSD)Numpy的数据离散程度度量
函数功能np.mean(list_a)计算列表list_a的均值np.average(list_a)计算列表list_a的均值np.average(list_a, weights [1, 2, 1, 1])计算列表list_a的加权平均数np.var(list_a)计算列表list_a的总体方差np.var(list_a, ddof 1)计算列表list_a的样本方差np.std(list_a)计算列表list_a的总体标准差np.std(list_a, ddof 1)计算列表list_a的样本标准差np.median(list_a)计算列表list_a的中位数np.mode(list_a)计算列表list_a的众数np.percentile(list_a, (25))计算列表list_a的第1四分位数np.percentile(list_a, (50))计算列表list_a的第2四分位数np.percentile(list_a, (75))计算列表list_a的第3四分位数np.percentile(list_a, (25)) - np.percentile(list_a, (75))计算列表list_a的四分位差np.max(list_a) - np.min(list_a))计算列表list_a的极差
四分位数
四分位数Quartile也称四分位点是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份处于三个分割点位置的数值。多应用于统计学中的箱线图绘制。它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分其中每部分包含25%的数据。很显然中间的四分位数就是中位数因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值称为下四分位数和处在75%位置上的数值称为上四分位数。
极差
极差又称范围误差或全距(Range)以R表示是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation)其最大值与最小值之间的差距即最大值减最小值后所得之数据。
