Module statistics de Python

Dans l'analyse de données et le calcul scientifique, la statistique est un outil très important.

Python fournit unstatisticsmodule, spécifiquement pour gérer les calculs statistiques de base. Cet article détaillerastatisticsles fonctions et l'utilisation du module, aidant les débutants à maîtriser rapidement l'usage de ce module pour une analyse statistique de base.

statisticsLe module fournit de nombreuses fonctions statistiques courantes, telles que la moyenne, la médiane, la variance, l'écart type, etc.

Pour utiliser les fonctions statistiques, vous devez d'abord importer :

import statistics

Afficher le contenu du module statistics :

>>> import statistics
>>> dir(statistics)
['Counter', 'Decimal', 'Fraction', 'NormalDist', 'StatisticsError', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_coerce', '_convert', '_exact_ratio', '_fail_neg', '_find_lteq', '_find_rteq', '_isfinite', '_normal_dist_inv_cdf', '_ss', '_sum', 'bisect_left', 'bisect_right', 'erf', 'exp', 'fabs', 'fmean', 'fsum', 'geometric_mean', 'groupby', 'harmonic_mean', 'hypot', 'itemgetter', 'log', 'math', 'mean', 'median', 'median_grouped', 'median_high', 'median_low', 'mode', 'multimode', 'numbers', 'pstdev', 'pvariance', 'quantiles', 'random', 'sqrt', 'stdev', 'tau', 'variance']

Fonctions statistiques courantes

Moyenne

La moyenne est la moyenne de toutes les valeurs d'un ensemble de données.statisticsLe module fournit lamean()fonction pour calculer la moyenne.

Exemple

data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean_value = statistics.mean(data)
print("Moyenne:", mean_value)

Sortie :

均值: 3

Médiane

La médiane est la valeur située au milieu d'un ensemble de données lorsqu'il est rangé par ordre de taille.statisticsLe module fournit lamedian()fonction pour calculer la médiane.

Exemple

data = [1, 2, 3, 4, 5]
median_value = statistics.median(data)
print("Médiane:", median_value)

Sortie :

中位数: 3

Si la longueur du jeu de données est paire,median()la fonction calcule automatiquement la moyenne des deux nombres du milieu.

Exemple

data = [1, 2, 3, 4]
median_value = statistics.median(data)
print("Médiane:", median_value)

Sortie :

中位数: 2.5

Mode

Le mode est la valeur qui apparaît le plus fréquemment dans un jeu de données.statisticsLe module fournit lamode()fonction pour calculer le mode.

Exemple

data = [1, 2, 2, 3, 4]
mode_value = statistics.mode(data)
print("Mode:", mode_value)

Sortie :

众数: 2

S'il n'y a pas de valeurs répétées dans le jeu de données,mode()la fonction lèvera uneStatisticsErrorexception.

Variance

La variance est une mesure du degré de dispersion des valeurs dans un jeu de données.statisticsLe module fournit lavariance()fonction pour calculer la variance.

Exemple

data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance_value = statistics.variance(data)
print("Variance :", variance_value)

Sortie :

方差: 2.5

Écart type

L'écart-type est la racine carrée de la variance, utilisé pour mesurer la dispersion d'un ensemble de données.statisticsLe module fournit lastdev()fonction pour calculer l'écart-type.

Exemple

data = [1, 2, 3, 4, 5]
stdev_value = statistics.stdev(data)
print("Écart-type :", stdev_value)

Sortie :

标准差: 1.5811388300841898

Moyenne harmonique

La moyenne harmonique est un type particulier de moyenne, adaptée à des scénarios tels que le calcul de taux.statisticsLe module fournit laharmonic_mean()fonction pour calculer la moyenne harmonique.

Exemple

data = [1, 2, 4]
harmonic_mean_value = statistics.harmonic_mean(data)
print("Moyenne harmonique :", harmonic_mean_value)

Sortie :

调和平均数: 1.7142857142857142

Moyenne géométrique

La moyenne géométrique est une moyenne utilisée pour calculer des taux de croissance ou des ratios.statisticsLe module fournit lageometric_mean()fonction pour calculer la moyenne géométrique.

Exemple

data = [1, 2, 4]
geometric_mean_value = statistics.geometric_mean(data)
print("Moyenne géométrique :", geometric_mean_value)

Sortie :

几何平均数: 2.0

Autres fonctions courantes

Médiane basse et médiane haute

statisticsLe module fournit également lesmedian_low()etmedian_high()fonctions, utilisées pour calculer respectivement la médiane basse et la médiane haute d'un jeu de données.

Exemple

data = [1, 2, 3, 4]
median_low_value = statistics.median_low(data)
median_high_value = statistics.median_high(data)
print("Médiane basse :", median_low_value)
print("Médiane haute :", median_high_value)

Sortie :

中位数低: 2
中位数高: 3

Quantiles

Les quantiles sont des valeurs qui divisent un jeu de données en plusieurs parties égales.statisticsLe module fournit laquantiles()fonction pour calculer les quantiles.

Exemple

data = [1, 2, 3, 4, 5]
quantiles_value = statistics.quantiles(data, n=4)
print("Quartiles :", quantiles_value)

Sortie :

四分位数: [1.5, 3.0, 4.5]

math

Méthode Description
statistics.harmonic_mean() Calculez la moyenne harmonique d'un ensemble de données donné.
statistics.mean() Calculez la moyenne d'un ensemble de données
statistics.median() Calculez la médiane d'un ensemble de données
statistics.median_grouped() Calculez la médiane de données groupées pour un ensemble de données groupées donné
statistics.median_high() Calculer la médiane haute d'un jeu de données donné
statistics.median_low() Calculer la médiane basse d'un jeu de données donné.
statistics.mode() Calculer le mode d'un jeu de données (la valeur la plus fréquente)
statistics.pstdev() Calculer l'écart type de l'échantillon d'un jeu de données donné
statistics.stdev() Calculer l'écart type d'un jeu de données
statistics.pvariance() Calculer la variance de l'échantillon d'un jeu de données donné
statistics.variance() Calculer la variance d'un ensemble de données
statistics.quantiles() Calculer les quantiles d'un ensemble de données, avec le nombre de quantiles spécifiable (par défaut : quartiles)
Autres extensions