importstatistics#定义一个列表my_list = [1, 2, 3, 4, 5]#计算均值mean =statistics.mean(my_list)print("均值:", mean)#计算方差variance =statistics.variance(my_list)print("方差:", variance)#计算众数mode =statistics.mode(my_list)print("众数:", mode)#计算中位数median =statistics.median(my...
3. 计算平均值 接下来,我们将使用NumPy库中的mean()函数来计算列表的平均值。平均值即为所有数值的总和除以数值的个数。我们可以使用以下代码计算平均值: mean_value=np.mean(data) 1. 4. 计算最小值 使用NumPy库中的min()函数可以很方便地计算列表的最小值。最小值即为列表中的最小数值。我们可以使用以下...
python 计算list的方差 importnumpy as np#假设我们有一个包含数值的列表data = [1, 2, 3, 4, 5]#计算均值mean =np.mean(data)#计算方差variance = np.var(data)#这将使用默认的N-1作为分母(样本方差)#如果你想要总体方差(使用N作为分母),可以传入ddof=0#variance = np.var(data, ddof=0)print(f"...
listText.close() outer_path = 'E:/lly/data/' # 这里是你的图片的目录 if __name__ == '__main__': i = 1 num = 0 personlist = os.listdir(outer_path) # 列举文件夹 personlist.sort() for person in personlist: personPath = outer_path+person + "/" fingerlist = os.listdir(pers...
print("Mean of the list:", mean_of_list(my_list)) Q4: 如何使用Python的statistics模块计算平均值? A4: Python的标准库中包含了一个名为statistics的模块,它提供了计算基本统计数据的函数,可以使用statistics.mean函数来计算平均值: import statistics ...
从而实现list2和list1顺序一样的效果。 (十)求列表的中位数和均值 Python 中,列表本身没有一个方法求均值和中位数,因此我们借用 numpy 里面的方法来求。 import numpy as np a = [2,4,6,8,10] average_a = np.mean(a) median_a = np.median(a) 或者,也可以用在 Python 3.4+ 中新引入的 ...
处理空的可迭代对象 如果传递给 `mean` 的可迭代对象是空的,则会引发 `statistics.StatisticsError` 异常。因此,在使用之前最好检查数据是否为空。 ### 示例代码: ```python try: empty_list = [] average = statistics.mean(empty_list) except statistics.StatisticsError as e: print("Cannot calculate mea...
类似mean的方法,还有好几个,如max,min,std等。 1.3 统计总分的平均分 计算总分的平均分,如果有一个叫总分的列,那就简单了,不过我们的表格本没有总分这一列,所以我们可以先增加一个总分的列,然后计算这一列的均值。 这个思路可以比对在Excel中的操作。
grouped = df.groupby('name')result = grouped.agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'}).tolist()print(result)结果为：[('Alice', 32.5, 87.5), ('Bob', 42.5, 80.0), ('Charlie', 40.0, 80.0)]这个结果表示，每个元组对应一个分组的结果，包含该分组的列名、平均年龄和平均最高分数。
聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程,比如mean、count、min以及sum等函数。你可能想知道在GroupBy对象上调用mean()时究竟发生了什么。许多常见的聚合运算(如表5.1所示)都有进行优化。然而,除了这些方法,你还可以使用其它的。下表是经过优化的groupby方法: ...