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众数,中位数,平均值的python实现

 
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import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
from numpy.random import normal,randint

data1 = [1,2,3]
data2 = np.array([1,2,3])
data3 = pd.Series([1,2,3])
data4 = pd.DataFrame([1,2,3])
print(data1)
print(data2)
print(data3)
print(data4)

data5 = normal(0,10,size=10)  # 均值,标准差,多少个数字 这里是创造10个平均数为0,标准差是10符合正态分布的数据
print(data5)
data6 = randint(0,10,size=12)  # 从几开始,从几结束,生成多少个  这里是创造10个从0(包含)开始,从10结束(不包含10)的随机数据,数字代表类别
print(data6)

# 众数
counts = np.bincount(data6)  # [1 0 1 5 0 1 1 0 2] 从零开始到最大的那个数字,遍历分别出现了多少次可以看到里面最大的5在第四个
idx = np.argmax(counts) # 所以最大值是3  如果有多个众数会出现第一个
print(counts)
print(idx)
idx2 = stats.mode(data6)[0][0]  # 结果同上 如果有多个众数会出现第一个
print(idx2)

# 中位数
def cal_median(nums):
    length = len(nums)
    sorted_nums = sorted(nums)
    if length % 2:
        return sorted_nums[length//2]
    else:
        return (sorted_nums[length//2 - 1]+sorted_nums[length//2]) / 2


print(cal_median(data6))
print(np.median(data6))

# 平均值
def cal_mean(nums):
    return sum(nums)/ len(nums)
print(cal_mean(data6))
print(np.mean(data6))

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