Как посчитать среднее арифметическое в питоне
Метод mean() в Python
Среднее – это значение, представляющее весь набор объектов. Считается центральным значением набора чисел.
Среднее значение рассчитывается путем деления суммы всех значений объектов на количество объектов.
Формула: (сумма значений) / общие значения
Теперь давайте разберемся, как работает функция mean() для вычисления среднего значения.
Использование функции mean()
Функция mean() помогает вычислить среднее значение набора значений, переданных в функцию.
Модуль статистики в Python используется для выполнения всех статистических операций с данными. Нам нужно импортировать модуль статистики, используя следующую команду:
Функция statistics.mean() принимает значения данных в качестве аргумента и возвращает среднее значение переданных ей значений.
mean() с модулем NumPy
Модуль Python NumPy представляет набор значений в виде массива. Мы можем вычислить среднее значение этих элементов массива с помощью функции numpy.mean().
Функция numpy.mean() работает так же, как функция statistics.mean().
В приведенном выше примере мы использовали функцию numpy.arange (start, stop) для создания равномерно распределенных значений в диапазоне, указанном в качестве параметров. Кроме того, функция numpy.mean() используется для вычисления среднего значения всех элементов массива.
Функция mean() с модулем Pandas
Модуль Pandas работает с огромными наборами данных в виде DataFrames. Среднее значение этих огромных наборов данных можно вычислить с помощью функции pandas.DataFrame.mean().
Функция pandas.DataFrame.mean() возвращает среднее значение этих значений данных.
В приведенном выше примере мы создали массив NumPy с помощью функции numpy.arange(), а затем преобразовали значения массива в DataFrame с помощью функции pandas.DataFrame(). Кроме того, мы вычислили среднее значение значений DataFrame с помощью функции pandas.DataFrame.mean().
Входной набор данных:
В приведенном выше примере мы использовали вышеупомянутый набор данных и вычислили среднее значение всех значений данных, представленных в столбце данных «qsec».
Как найти среднее значение списка в Python
В этой статье мы рассмотрим различные способы найти среднее значение списка в списке Python. Среднее значение – это значение, которое представляет весь набор элементов данных или элементов.
Формула: Среднее значение = сумма чисел / общее количество.
Методы поиска среднего значения списка
Для вычисления среднего значения списка в Python можно использовать любой из следующих методов:
Функция mean()
Python 3 имеет модуль статистики, который содержит встроенную функцию для вычисления среднего числа. Функция statistics.mean() используется для вычисления среднего входного значения или набора данных.
Функция mean() принимает список, кортеж или набор данных, содержащий числовые значения, в качестве параметра и возвращает среднее значение элементов данных.
В приведенном выше фрагменте кода мы использовали метод statistics.round() для округления выходного среднего до определенного десятичного значения.
Использование функции sum()
Функция statistics.sum() также может использоваться для поиска среднего значения данных в списке Python.
Функция statistics.len() используется для вычисления длины списка, т.е. количества элементов данных, присутствующих в списке.
Кроме того, функция statistics.sum() используется для вычисления суммы всех элементов данных в списке.
Примечание: среднее значение = (сумма) / (количество).
3. Использование reduce() и lambda()
Мы можем использовать функцию reduce() вместе с функцией lambda().
Функция reduce() в основном используется для применения определенной (входной) функции к набору элементов, переданных в функцию.
Функция lambda() используется для создания и формирования анонимных функций, то есть функции без имени или подписи.
Функция operator.add() для поиска среднего значения списка
Модуль operator.add() содержит различные функции для эффективного выполнения основных вычислений и операций.
Функцию operator.add() можно использовать для вычисления суммы всех значений данных, присутствующих в списке, с помощью функции reduce().
Примечание: среднее значение = (сумма) / (длина или количество элементов)
Метод NumPy average() для вычисления среднего значения списка
Модуль NumPy имеет встроенную функцию для вычисления среднего значения элементов данных, присутствующих в наборе данных или списке.
5 способов найти среднее из списка в Python
Привет народ! В этой статье мы посмотрим на различные способы найти среднее значение списка в списке Python. В общем, в среднем является ценность, который
Привет народ! В этой статье мы посмотрим на различные способы найти среднее из списка в Список Python Отказ
В общем, среднее значение – это значение, которое представляет собой целый набор элементов или элементов данных.
Формула: чисел/общий счет.
Техники, чтобы найти в среднем списка в Python
Любая из следующих методов может использоваться для расчета среднего/среднего списка в Python:
1. Функция среднего () Python
Python 3 есть Статистический модуль который содержит встроенную функцию для расчета среднего или среднего количества номеров. Статистика. Мэн () Функция используется для расчета Среднее среднее значение входных значений или набора данных Отказ
Среднее () Функция Принимает список, кортеж или набор данных, содержащий числовые значения в качестве параметра, и возвращает среднее значение данных.
В приведенном выше фрагменте кода мы использовали Статистика. Рукон () Метод Округление среднего выхода до определенного десятичного значения Отказ
2. Использование функции Python Sum ()
Примечание: средний = (сумма)/(счетчик) Отказ
3. С помощью Python уменьшите () и метод лямбда
Мы можем использовать Python уменьшить () функция вместе с лямбда () функция.
Python уменьшить () Функция : Уменьшить () Функция В основном используется для применения определенной (входной) функции для набора элементов, переданных функции.
Python Lambda () Функция : лямбда () Функция используется для создания и формирования Анонимные функции I.e. Функция без имени или подписи.
4. Функция Python Operator.add () Чтобы найти среднее значение списка
Модуль оператора Python Содержит различные функции для эффективного выполнения основных расчетов и операций.
operator.add () Функция может использоваться для расчета суммирования всех значений данных, присутствующих в списке с помощью Python уменьшить () Функция Отказ
Примечание: среднее значение = (сумма)/(длина или подсчет элементов)
5. МЕТОД MUMPY SHICK () Для расчета среднего в списке в Python
Numpy Module Python имеет встроенную функцию для расчета среднего/среднего значения элементов данных, присутствующих в наборе данных или списке данных.
numpy.average () Метод используется для расчета среднего из списка ввода.
Выход :
Заключение
Таким образом, в этой статье мы обнародовали и поняли различные методы, чтобы найти в среднем списка Python.
Как найти среднее значение списка в Python
Главное меню » Программирование » Python » Как найти среднее значение списка в Python
В этой статье будут обсуждаться различные подходы для получения среднего значения списков в Python в системе Linux. Вот список методов, упомянутых ниже:
Требования
Любая версия Python, которая будет установлена в вашей системе Linux, python3 предустановлен в последней версии Ubuntu.
Создание файла Python
Чтобы писать код на Python в Ubuntu, вы должны создать файл Python с расширением «.py», создать файл «python_file.py» с помощью указанной ниже команды:
Методы поиска среднего значения списка в Python
Общий синтаксис для поиска среднего по списку упомянут ниже:
Следуйте любому из приведенных ниже методов, которые помогут вам найти среднее значение списка чисел в python:
Как найти среднее значение списка с помощью функций sum() и len()
Первый способ найти среднее – с помощью «функций sum() и len()». Функция sum() вычисляет сумму всех значений в числовом списке, а функция len(), сокращенная до length, дает количество значений в списке. Ниже приведен синтаксис для вычисления среднего значения с использованием функций sum() и len():
Список содержит числовые значения которых среднее должно быть вычислено. Напишите приведенный ниже код в «python_file.py», чтобы найти среднее значение по списку:
Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в «python_file.py», с помощью указанной ниже команды:
Как найти среднее значение по функции mean() из модуля статистики
Другой способ вычислить среднее значение списка – использовать функцию mean(), импортировав модуль статистики. Функция mean принимает числовой список в качестве аргумента и выполняет функцию среднего значения в списке, но мы не можем использовать эту функцию без импорта модуля статистики, ниже указан его синтаксис:
Напишите приведенный ниже код в python_file.py для вычисления среднего значения списка с помощью функции mean:
Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в python_file.py, с помощью указанной ниже команды:
Как найти среднее значение с помощью функции среднего из модуля numpy
Мы можем вычислить среднее значение списка с помощью функции mean() из модуля «numpy». Модуль numpy – популярный выбор для работы с большими многомерными массивами. Он также имеет огромное количество математических функций, которые можно применять к массивам для выполнения множества задач. Одним из наиболее важных является метод mean(), который возвращает среднее значение для предоставленного списка, но этот список должен иметь тип массива.
Чтобы использовать модуль numpy для вычисления среднего значения, сначала вам необходимо установить его с помощью указанной ниже команды:
Ниже приводится синтаксис для вычисления среднего значения с использованием модуля «numpy»:
Математические модули в Python: Статистика
Статистический анализ данных помогает нам понять смысл информации в целом. Это находит применение во многих областях, таких как биостатистика или аналитика бизнеса.
Вместо того чтобы просматривать каждое значение по отдельности, можно выявить тенденции и особенности, которые мы могли бы пропустить, рассматривая все данные в необработанном виде.
Кроме того, это упрощает и повышает эффективность сравнения двух больших массивов данных.
Учитывая эти задачи, Python предоставляет модуль статистики.
В этом руководстве мы рассмотрим различные способы вычисления средних значений и измерения разброса заданного набора данных.
Если не указано иное, все функции в этом модуле поддерживают в качестве входных данных int, float, десятичные и дробные числа.
Вычисление среднего значения в Python
Вы можете использовать функцию mean(data) для вычисления среднего значения для определенных данных. Этот показатель рассчитывается путем деления суммы всех значений на их количество. Если же данные отсутствуют, система выдаст ошибку StatisticsError.
Вот несколько примеров:
Давайте используем генератор случайных чисел их для создания данных. И посмотрим, равно ли итоговое среднее значение тому, что мы ожидаем:
При использовании функции randint() мы ожидаем, что среднее значение будет находиться около середины двух крайних значений, а при треугольном распределении предполагается, что оно будет рядом с high + low + mode / 3. Таким образом, среднее значение в первом и втором случае должно быть 50 и 60,33 соответственно, что близко к тому, что мы получили на самом деле.
Вычисление моды в Python
Бывают ситуации, когда некоторые значения в наборе могут быть далеки от фактического среднего, и таких значений может быть много.
Функция mode() возвращает наиболее часто встречающееся значение из дискретных числовых и нечисловых данных.
Это единственная статистическая функция, которую можно использовать с нечисловыми данными.
Поскольку мы случайным образом генерируем числа в заданном диапазоне, может оказаться, что модой является любое из этих чисел, так как частота появления каждого из них непредсказуема. Три примера в приведенном выше коде доказывают это. Последний пример показывает, как мы можем вычислить моду в нечисловых данных.
Расчет медианы в Python
Полагаясь на режим для расчета центрального значения, можно ошибиться.
Как мы только что видели в предыдущем разделе, это всегда будет самое популярное значение, независимо от всех других.
Другой способ определить центральное значение – использовать функцию median().
Эта функция возвращает медианное значение заданных числовых данных, при необходимости вычисляя среднее из двух медианных значений.
Если количество значений нечетное, возвращается медиана. Если число значений четное, то возвращается среднее значение из двух медианных.
Проблема с функцией median() заключается в том, что конечное значение может не быть реальным, если количество точек данных четное.
В этих случаях для вычисления медианы можно использовать median_low() или median_high().
При четном количестве значений эти функции возвращают соответственно меньшее и большее двух средних точек.
В последнем случае низкая и высокая медианы составили 50 и 52. Это означает, что в нашем наборе данных не было числа со значением 51, но median() вычислила медиану, равную 51,0.
Похожие записи
Некоторое время назад у меня возникла ошибка при вызове https-адреса в pyhon. После долгих поисков…
Сравнивать даты в Python очень просто. Для этого достаточно использовать операторы сравнения. В этой статье…
JSON позволяет быстро и просто работать с несколькими данными: в различных приложениях и языках программирования.…