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python求解中位数、均值、众数

首先定义一个数据,在这里我假定为: num=[2,3,2,5,1,0,1,2,9] 一、求中位数位数(又称中值,英语:Median),统计学中的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值...对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,则中位数不唯一,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。...一个数集中最多有一半的数值小于中位数,也最多有一半的数值大于中位数。如果大于和小于中位数的数值个数均少于一半,那么数集中必有若干值等同于中位数。...如果数据的个数是奇数,则中间那个数据就是这群数据的中位数;如果数据的个数是偶数,则中间那2个数据的算术平均值就是这群数据的中位数。...在统计学上,众数和平均数、中位数类似,都是总体或随机变量有关集中趋势的重要资讯。在高斯分布(正态分布)中,众数位于峰值,和平均数、中位数相同。

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    Python保留指定位数的小数

    Python保留指定位数的小数 1 ’%.2f’ %f 方法(推荐) 2 format函数(推荐) 3 round()函数 4 不进行四舍五入,直接进行截断 1 ’%.2f’ %f 方法(推荐) f...和python3里面的坑还不太一样,在此简单描述一下python3对应的坑的情况。...(1)通过上面的函数,看着是不是很晕,感觉round(x,n)函数是否进位也没看出是啥规律 (2)round(x,n)函数中,是否进位或四舍五入,取决于n位以及n+1位小数的值 (3)只有当n+1位数字是...5的时候,容易混淆,如果n为偶数,则n+1位数是5,则进位,例如round(1.23456,3)最终变为1.235 (4)如果n为奇数,则n+1位是数5,那不进位,例如round(2.355,2),最终为...#保留三位小数截断 python3 print(int(1.23456 * 1000) / 1000 ) (2) 使用字符串截取,截取小数点后指定的位数 原文链接: python中小数点后取2位(

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    精确测试

    精准测试的大致思路:研发改动了什么 --> 影响面评估 -->  筛选用例 --> 用例执行 ; # 没有精确测试 1....用例执行 ; 总结: 其实用业务经验、技术经验、用例组内review就是一种精确测试,只是人工的形式罢了 # 有了精确测试 1....根据链路上的影响分析需要回归哪些用例; 总结:整体大致流程就是:代码push --> 触发精准测试任务 --> 通过git工具获取改动详情(文件,方法,入口)--> 在用例库中筛选用例自动化执行 --> 报告输出(用例+覆盖率) # 精确测试好处...提高测试效率,避免了不必要的用例执行; # 精确测试的疑问 1. 如果同一个工程中的链路,用精确测试确实可以精确的发现影响面,提供测试效率,但是多系统之间呢 ?

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    python多维数组分位数的求取方式

    python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,只需用np.percentile即可,十分方便 import numpy as np a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108...] print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile 补充拓展:如何解决hive同时计算多个分位数的问题 众所周知,原生hive没有计算中位数的函数...第三步:join前两步的结果,取rank=你需要计算的分位数位置,想计算多少个分位数就计算多少个 ? 第四步:再排一次序,这次数据量就已经少了很多了,毕竟每组里面只有几个数据,记录排名 ?...第五步:得到具体的分位数 ? 第六步:行转成列,所有分位数计算完毕 ?...以上这篇python多维数组分位数的求取方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    控制Python浮点数输出位数

    技术背景 在Python的一些长效任务中,不可避免的需要向文本文件、二进制文件或者数据库中写入一些数据,或者是在屏幕上输出一些文本,此时如何控制输出数据的长度是需要我们注意的一个问题。...因此,我们需要控制输出位数,尤其是浮点数要格外小心。...]: print ('%.4f' % pi_10) 31.4159 In [4]: print ('{:.4f}'.format(pi_10)) 31.4159 上面的例子是小数点前和小数点后都有多位数字...In [20]: print ('{:.4}'.format(string)) Hell 总结概要 在python的输出结果中,尤其是浮点数的输出,当我们需要写入文本文件时,最好是采用统一的输出格式,这样也能够增强结果的可读性...而对于浮点数输出位数的控制,可以通过{:.4f}、%.4f来指定打印或者输出时的字符串占据空间,也可以通过round函数来对输出前的结果进行转化。

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    Python解释数学系列——分位数Qua

    位数计算案例与Python代码 案例1 Ex1: Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36],求Q1, Q2, Q3, IQR...分位数解释 四分位数 概念:把给定的乱序数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数。...第1四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。 第2四分位数 (Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...分位数在pandas中的解释 在python中计算分位数位置的方案采用position=1+(n-1)*p 案例1 import pandas as pd import numpy as np df...概括总结 自定义分位数python代码程序 import math def quantile_p(data, p, method=1): data.sort() if method ==

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    位数(quantile)

    位数是指的把一组按照升序排列的数据分割成n个等份区间并产生n-1个等分点后每个等分点所对应的数据。按照升序排列生做第一至第n-1的n分位数。...(如果等分点在其左右两个数据的中间,那么该等分点所对应的数就是左右两数的平均数) 确定分位点位置的一种常用公式: (n + 1)* p / q n表示一共有多少数据,p表示第几分位数,q表示是几分位数...以分位数中一个常见例子四分位数(quartile)为例(这个已经排序好了): 1,1,3,6,7,12,14,17,25,28,29 其中第一四分位数: Q1 = (11 + 1)* 1 / 4...= 3 R中可以调用quantile()函数: a <- c(2,3,1,4,5,6,7,9,2) #四分之一位数 quantile(a, 0.25) # 其结果等同于 sort(a)[2] 百分分数是把数据分成

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