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由一组@statisticmethod函数组成的类的设计

是一种面向对象编程中的设计模式。这种设计模式旨在将具有相似功能和属性的函数组织在一起，以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。

该类可以具有以下结构：

class StatisticCalculator:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def mean(self):
        # 计算均值
        pass

    def median(self):
        # 计算中位数
        pass

    def mode(self):
        # 计算众数
        pass

    def standard_deviation(self):
        # 计算标准差
        pass

    # 其他统计方法...

# 创建对象并使用统计方法
data = [1, 2, 3, 4, 5]
calculator = StatisticCalculator(data)
mean_value = calculator.mean()
median_value = calculator.median()
mode_value = calculator.mode()
std_deviation_value = calculator.standard_deviation()

这个类的设计可以使得统计方法的调用更加简洁和直观。通过使用该类，开发人员可以轻松地计算给定数据集的均值、中位数、众数、标准差等统计指标。

该类的优势在于：

提供了一种模块化的方式来组织和管理统计方法，使得代码更加清晰和易于维护。
封装了数据和统计方法，提高了代码的复用性。
可扩展性强，可以根据需要添加更多的统计方法。
对象化的设计使得代码更加面向对象，符合面向对象编程的设计原则。

这种类的设计在各种应用场景中都可以使用，例如数据分析、机器学习、金融领域、科学研究等。无论是对小型数据集还是大型数据集进行统计分析，都可以使用这个类来方便地进行计算。

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