funciones estadísticas en Python | Conjunto 1 (Promedios y Medida de Ubicación Central)

Python tiene la capacidad de manipular algunos datos estadísticos y calcular los resultados de varias operaciones estadísticas utilizando el archivo » estadísticas «, útil en el dominio de las matemáticas.

Importante Promedio y medida de las funciones de ubicación central :

1. mean() :- Esta función devuelve la media o el promedio de los datos pasados ​​en sus argumentos. Si el argumento pasado está vacío, se genera StatisticsError .

2. modo() : – Esta función devuelve el número con el número máximo de ocurrencias . Si el argumento pasado está vacío, se genera StatisticsError .

# Python code to demonstrate the working of
# mean() and mode()
  
# importing statistics to handle statistical operations
import statistics
  
# initializing list
li = [1, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 1]
  
# using mean() to calculate average of list elements
print ("The average of list values is : ",end="")
print (statistics.mean(li))
  
# using mode() to print maximum occurring of list elements
print ("The maximum occurring element is  : ",end="")
print (statistics.mode(li))

Producción:

The average of list values is : 2.0
The maximum occurring element is  : 2

3. mediana() : – Esta función se usa para calcular la mediana, es decir, el elemento central de los datos. Si el argumento pasado está vacío, se genera StatisticsError .

4. median_low() :- Esta función devuelve la mediana de los datos en el caso de un número impar de elementos, pero en el caso de un número par de elementos, devuelve el menor de los dos elementos del medio. Si el argumento pasado está vacío, se genera StatisticsError .

5. median_high() :- Esta función devuelve la mediana de los datos en el caso de un número impar de elementos, pero en el caso de un número par de elementos, devuelve el mayor de los dos elementos intermedios . Si el argumento pasado está vacío, se genera StatisticsError .

# Python code to demonstrate the working of
# median(), median_low() and median_high()
  
# importing statistics to handle statistical operations
import statistics
  
# initializing list
li = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
  
# using median() to print median of list elements
print ("The median of list element is : ",end="")
print (statistics.median(li))
  
# using median_low() to print low median of list elements
print ("The lower median of list element is : ",end="")
print (statistics.median_low(li))
  
# using median_high() to print high median of list elements
print ("The higher median of list element is : ",end="")
print (statistics.median_high(li))

Producción:

The median of list element is : 2.5
The lower median of list element is : 2
The higher median of list element is : 3

6. mediana_agrupada() : – Esta función se utiliza para calcular la mediana del grupo, es decir, el percentil 50 de los datos. Si el argumento pasado está vacío, se genera StatisticsError .

# Python code to demonstrate the working of
# median_grouped()
  
# importing statistics to handle statistical operations
import statistics
  
# initializing list
li = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
  
# using median_grouped() to calculate 50th percentile
print ("The 50th percentile of data is : ",end="")
print (statistics.median_grouped(li))

Producción:

The 50th percentile of data is : 2.5

funciones estadísticas en Python | Conjunto 2 (medida de propagación)

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