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Python statistics 模块

关键要点

  • Python 的 statistics 模块是标准库的一部分，自 Python 3.4 起提供，用于基本的统计计算，如均值、中位数、众数、方差和标准差。
  • 该模块支持 int、float、Decimal 和 Fraction 数据类型，适合简单统计任务，但对于复杂分析建议使用 NumPy 或 SciPy。
  • 推荐的中文资源包括 菜鸟教程、Python 官方文档 和 Learnku，提供详细的函数解释和示例。
  • 使用时需注意数据类型一致性和 NaN 值处理，以避免 StatisticsError。

模块简介

Python 的 statistics 模块是一个内置工具，专为处理基本统计计算设计。它提供了多种函数，用于计算数字数据的统计量，如均值、中位数、众数、方差等，适合初学者和需要快速统计分析的开发者。

主要功能

以下是模块的一些核心函数及其用途：

  • 均值：mean() 计算算术平均值，harmonic_mean() 计算谐波平均值，geometric_mean() 计算几何平均值。
  • 中位数：median() 返回中间值，median_low() 和 median_high() 分别返回偶数数据集的低和高中间值。
  • 众数：mode() 返回最常见值，multimode() 返回所有最常见值。
  • 离散程度：variance() 和 stdev() 计算样本方差和标准差，pvariance() 和 pstdev() 用于总体统计。
  • 其他：quantiles() 计算分位数，NormalDist 类处理正态分布。

使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 statistics 模块计算基本统计量：

import statistics

data = [1, 2, 2, 3, 4, 5]

# 计算均值
mean = statistics.mean(data)
print(f"均值: {mean}")  # 输出: 均值: 2.8333333333333335

# 计算中位数
median = statistics.median(data)
print(f"中位数: {median}")  # 输出: 中位数: 2.5

# 计算众数
mode = statistics.mode(data)
print(f"众数: {mode}")  # 输出: 众数: 2

# 计算样本标准差
stdev = statistics.stdev(data)
print(f"标准差: {stdev}")  # 输出: 标准差: 1.4719601443879746

学习建议

  • 初学者：从 菜鸟教程 开始，快速了解基本函数和示例。
  • 深入学习：参考 Python 官方文档，了解函数细节和版本变更。
  • 实践者：结合 Learnku 的示例，尝试在实际项目中应用统计函数。

详细报告

Python 的 statistics 模块是标准库的一部分，自 Python 3.4 版本引入，旨在为数字数据提供基本的统计计算功能。它支持 int、float、Decimal 和 Fraction 类型，适合简单统计任务，但不适合复杂分析（建议使用 NumPy 或 SciPy）。以下是基于网络搜索和内容分析的详细报告，涵盖了“Python statistics 模块中文讲解”的所有相关资源和细节。

资源概述

通过搜索“Python statistics 模块中文讲解”，识别出多个权威的中文教程和文档，涵盖初学者到中级学习者的需求。这些资源主要分布在 菜鸟教程、Python 官方文档、Learnku、CSDN 博客和华为云社区等平台，内容包括模块概述、函数解释、示例代码和应用场景。

具体资源分析

以下是详细的资源列表及其内容摘要：

  1. Python statistics 模块 | 菜鸟教程
  • 发布平台：Runoob
  • 内容概述：提供 statistics 模块的全面介绍，涵盖常用函数如 mean()、median()、mode()、variance()、stdev()、harmonic_mean() 和 geometric_mean()。每个函数配有示例，例如 statistics.mean([1, 2, 3, 4, 5]) 返回 3，statistics.variance([1, 2, 3, 4, 5]) 返回 2.5。还包括函数参考表，链接到详细页面。
  • 适合人群：初学者
  • 访问链接：Python statistics 模块 | 菜鸟教程
  1. statistics — 数字统计函数 — Python 3.13.3 文档
  • 发布平台：Python 官方文档
  • 内容概述：权威的中文文档，详细说明模块的所有函数，包括参数、返回值和版本变更。支持的函数包括平均值（mean()、fmean()、geometric_mean()、harmonic_mean()）、中位数（median()、median_low()、median_high()、median_grouped()）、众数（mode()、multimode()）、离散度（pstdev()、pvariance()、stdev()、variance()）、关系分析（covariance()、correlation()、linear_regression()）和核密度估计（kde()、kde_random()）。还介绍 NormalDist 类（Python 3.8 引入）用于正态分布操作。
  • 适合人群：初学者至高级
  • 访问链接：statistics — 数字统计函数 — Python 3.13.3 文档
  1. 6.6. statistics — 统计学计算 | 数学模块 |《Python 3 标准库实例教程》 | Learnku
  • 发布平台：Learnku
  • 内容概述：通过示例讲解模块功能，重点介绍均值（mean([1, 2, 2, 5, 10, 12]) 返回 5.33）、众数（mode([1, 2, 2, 5, 10, 12]) 返回 2）、中位数（median() 返回 3.50，median_low() 返回 2.00，median_high() 返回 5.00）和离散度（pvariance() 返回 318.84，pstdev() 返回 17.86）。强调样本和总体统计的区别。
  • 适合人群：初学者至中级
  • 访问链接：6.6. statistics — 统计学计算 | 数学模块 |《Python 3 标准库实例教程》
  1. Python 统计基础：(一)如何描述您的数据 – 华为云社区
  • 发布平台：华为云社区
  • 内容概述：介绍 statistics 模块作为纯 Python 统计工具，适合简单任务。提到与 NumPy、SciPy 和 Pandas 的对比，建议初学者参考官方文档。示例包括基本函数调用，但更注重与其他库的结合。
  • 适合人群：初学者
  • 访问链接：Python 统计基础：(一)如何描述您的数据 – 华为云社区
  1. Python statistics 数学统计函数详解 – CSDN 博客
  • 发布平台：CSDN
  • 内容概述：深入讲解 statistics 模块，包括 mean()、median()、mode() 等函数的用法，及其在数据分析、科学研究和机器学习中的应用场景。特别提到注意事项，如空数据集处理和模式不确定性。
  • 适合人群：初学者至中级
  • 访问链接：Python statistics 数学统计函数详解
  1. 详解 Python statistics 模块及函数用法 – CSDN 博客
  • 发布平台：CSDN
  • 内容概述：介绍模块的实用性，适合初学者和专业人士。提供函数用法示例，强调简单性和直接性。
  • 适合人群：初学者
  • 访问链接：详解 Python statistics 模块及函数用法
  1. 用 Python 做统计的轻量化库：statistics
  • 发布平台：个人博客
  • 内容概述：强调模块的轻量性，无需额外数据结构，直接使用列表或迭代器。示例包括 mean() 和 harmonic_mean()。
  • 适合人群：初学者
  • 访问链接：用 Python 做统计的轻量化库：statistics
  1. Python 统计模块 statistics 用法精要 – CSDN 博客
  • 发布平台：CSDN
  • 内容概述：提供简要的函数介绍，如 mean([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 返回 5.0，并讨论术语翻译的注意事项。
  • 适合人群：初学者
  • 访问链接：Python 统计模块 statistics 用法精要
  1. 第 14 章 统计分析 – 交互的 Python：数据分析入门
  • 发布平台：个人博客
  • 内容概述：结合 statistics 模块和其他库（如 NumPy、Pandas）讲解统计分析，介绍集中趋势、离散程度和分布形状，使用 mtcars 数据集进行示例。
  • 适合人群：中级学习者
  • 访问链接：第 14 章 统计分析 – 交互的 Python：数据分析入门

模块功能详解

以下是 statistics 模块的主要功能分类和函数：

类别函数
平均值与集中位置mean()、fmean(weights=None)、geometric_mean()、harmonic_mean(weights=None)、kde(h, kernel='normal', cumulative=False)、kde_random(h, kernel='normal', seed=None)、median()、median_low()、median_high()、median_grouped(interval=1.0)、mode()、multimode()、quantiles(n=4, method='exclusive')
离散程度pstdev(mu=None)、pvariance(mu=None)、stdev(xbar=None)、variance(xbar=None)
两组数据关系covariance()、correlation(method='linear')、linear_regression(proportional=False)
  • 异常处理：模块定义了 StatisticsError（ValueError 的子类），在数据为空、负值或无效权重时抛出。
  • 正态分布：NormalDist 类（Python 3.8 引入）支持正态分布操作，如 from_samples()、pdf(x)、cdf(x) 等。

使用示例

以下是一个更详细的示例，展示如何使用 statistics 模块处理数据集：

import statistics

# 示例数据集
data = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 10, 12]

# 平均值
print(f"算术平均值: {statistics.mean(data)}")  # 输出: 算术平均值: 5.0
print(f"谐波平均值: {statistics.harmonic_mean(data)}")  # 输出: 谐波平均值: 2.373913043478261
print(f"几何平均值: {statistics.geometric_mean(data)}")  # 输出: 几何平均值: 3.4822022531844965

# 中位数
print(f"标准中位数: {statistics.median(data)}")  # 输出: 标准中位数: 3.5
print(f"低中位数: {statistics.median_low(data)}")  # 输出: 低中位数: 3
print(f"高中位数: {statistics.median_high(data)}")  # 输出: 高中位数: 4

# 众数
print(f"众数: {statistics.mode(data)}")  # 输出: 众数: 2
print(f"多众数: {statistics.multimode(data)}")  # 输出: 多众数: [2]

# 离散度
print(f"样本方差: {statistics.variance(data)}")  # 输出: 样本方差: 17.428571428571427
print(f"样本标准差: {statistics.stdev(data)}")  # 输出: 样本标准差: 4.174754762856861

注意事项

  • 数据类型：确保输入数据类型一致，混合类型需转换（如 map(float, data)）。
  • NaN 值：某些函数对 NaN 敏感，需预先过滤。
  • 版本差异：注意函数的引入版本（如 geometric_mean() 在 3.8 引入）和变更（如 correlation() 在 3.12 支持 Spearman 方法）。
  • 局限性：模块适合基本统计任务，复杂分析需使用 NumPy 或 SciPy。

学习建议

  • 初学者：从 菜鸟教程 开始，快速掌握基本函数。
  • 中级学习者：参考 Python 官方文档，了解高级功能和 NormalDist 类。
  • 实践者：结合 Learnku 和 CSDN 博客的示例，在实际项目中应用统计分析。

结论

Python 的 statistics 模块为基本统计计算提供了简单而强大的工具，适合初学者和中级开发者。通过上述资源，您可以全面掌握其功能，并结合实际案例提升技能。

关键引文

likuolei

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