Pythonの数学モジュール：統計-Python チュートリアル-php.cn

ホームページ

バックエンド開発

Python チュートリアル

Pythonの数学モジュール：統計

William Shakespeare

Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Mathematical Modules in Python: Statistics

Pythonのstatisticsモジュールは、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるように、強力なデータ統計分析機能を提供します。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。

このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記されていない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、mean()関数を使用して平均値の計算をサポートします。浮動小数点数も使用できます。

import random
import statistics
from fractions import Fraction as F

int_values = [random.randrange(100) for x in range(9)]
frac_values = [F(1, 2), F(1, 3), F(1, 4), F(1, 5), F(1, 6), F(1, 7), F(1, 8), F(1, 9)]

mix_values = [*int_values, *frac_values]

print(statistics.mean(mix_values))
# 929449/42840

print(statistics.fmean(mix_values))
# 21.69582166199813

ログイン後にコピー

Python 3.8から始めて、

および関数を使用して、幾何平均と高調波平均を計算できます。 geometric_mean(data, weights=None) harmonic_mean(data, weights=None)幾何平均は、データ内のすべてのn値の積をn電力のルートに分割した結果です。浮動ポイントエラーのため、結果は場合によってはわずかに偏っている可能性があります。幾何平均の1つの応用は、複合年間成長率を迅速に計算することです。たとえば、企業の4年間の売上はそれぞれ100、120、150、および200です。 3年の成長率は、それぞれ20％、25％、33.33％でした。企業の平均売上成長率は、割合の幾何平均としてより正確に表現されます。算術平均は、常に間違った成長率を与えます。

高調波平均は、データの逆数の算術平均の逆数です。データにゼロまたは負の数が含まれている場合、

import statistics

growth_rates = [20, 25, 33.33]

print(statistics.mean(growth_rates))
# 26.11

print(statistics.geometric_mean(growth_rates))
# 25.542796263143476

ログイン後にコピー

例外がスローされます。

StatisticsError高調波平均は、平均速度、密度、または並列抵抗の計算など、比率と速度の平均を計算するために使用されます。次のコードは、誰かが固定距離を移動すると平均速度を計算します（ここに100 kmです）。

同じ頻度の発生頻度を持つ複数の値がある場合、Python 3.8の関数は複数の結果を返すことができることに注意する必要があります。

import statistics

speeds = [30, 40, 60]
distance = 100

total_distance = len(speeds) * distance
total_time = 0

for speed in speeds:
    total_time += distance / speed

average_speed = total_distance / total_time

print(average_speed)
# 39.99999999999999

print(statistics.harmonic_mean(speeds))
# 40.0

ログイン後にコピー

multimode()

中央値を計算します

import statistics

favorite_pet = ['cat', 'dog', 'dog', 'mouse', 'cat', 'cat', 'turtle', 'dog']

print(statistics.multimode(favorite_pet))
# ['cat', 'dog']

ログイン後にコピー

モードで中心値を計算することは誤解を招く可能性があります。前述のように、データセット内の他の値に関係なく、モードは常に最も頻繁なデータポイントです。中心位置を決定するもう1つの方法は、関数を使用して特定のデータセットの母集団の分散を計算することです。

この関数の2番目のパラメーターはオプションです。

mu pvariance(data, mu=None)の値が提供されている場合、指定されたデータの平均に等しくなければなりません。この値が欠落している場合、平均は自動的に計算されます。この関数は、母集団全体の分散を計算する場合に役立ちます。データが単なる母集団のサンプルである場合、

関数を使用してサンプルの分散を計算できます。ここで、

は特定のサンプルの平均です。これは、提供されていない場合に自動的に計算されます。母集団標準偏差とサンプル標準偏差は、それぞれvariance(data, xBar=None)とxBar関数を使用して計算できます。

import random
import statistics
from fractions import Fraction as F

int_values = [random.randrange(100) for x in range(9)]
frac_values = [F(1, 2), F(1, 3), F(1, 4), F(1, 5), F(1, 6), F(1, 7), F(1, 8), F(1, 9)]

mix_values = [*int_values, *frac_values]

print(statistics.mean(mix_values))
# 929449/42840

print(statistics.fmean(mix_values))
# 21.69582166199813

ログイン後にコピー

上記の例からわかるように、分散が小さくなると、より多くのデータポイントが平均値の値に近いことを意味します。小数と分数の標準偏差を計算することもできます。

概要このシリーズの最後のチュートリアルでは、

モジュールで提供されるさまざまな機能を学びました。関数に提供されたデータがほとんどの場合にソートされていることに気付いたかもしれませんが、ソートする必要はありません。このチュートリアルでは、並べ替えられたリストを使用しました。なぜなら、異なる機能と入力データによって返される値の関係を理解しやすくするためです。

以上がPythonの数学モジュール：統計の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）

ホットトピック

Gmailメールのログイン入り口はどこですか？

7364

Java チュートリアル

1628

CakePHP チュートリアル

1353

Laravel チュートリアル

1266

PHP チュートリアル

1214

Related knowledge

Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法 Mar 05, 2025 am 09:58 AM

このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか？ Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find（）、find_all（）、select（）、およびget_text（）などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案（SEL

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は？ Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入：パート1 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。ある意味では、シリアル化と脱派化は、世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか？ Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムの速度、セキュリティ、メンテナンスの自由、およびその他の側面を決定する場合があります。

Pythonの数学モジュール：統計 Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均（）関数の計算をサポートします。浮動小数点数も使用できます。ランダムをインポートしますインポート統計 fractiから

Pythonでのプロフェッショナルエラー処理 Mar 04, 2025 am 10:58 AM

このチュートリアルでは、システム全体の観点からPythonのエラー条件を処理する方法を学びます。エラー処理は設計の重要な側面であり、エンドユーザーまでずっと（ハードウェア）が最も低いレベル（場合によってはハードウェア）を超えます。 yの場合

人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか？ Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。