首先需要数据源,这里随便写了一个:
nums = [1,2,3,4]
- 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法:
- import numpy as np
-
- #均值
- np.mean(nums)
- #中位数
- np.median(nums)
- 求众数方法一:
在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现:
- import numpy as np
-
- counts = np.bincount(nums)
- #返回众数
- np.argmax(counts)
其中np.bincount方法返回了一个长度为
nums最大值的列表,列表中的每个值代表其索引位数值出现在nums中的次数,例如
返回[2,1,0],代表0在nums中出现2次,而1在nums中出现1次,3在nums中没有出现。
然后再使用np.argmax就能得到众数啦。但是,由于索引值是从0开始的,所以这种求众数的方法只能用在非负数据集。
- 求众数方法二——直接利用scipy下stats模块【推荐】:
- from scipy import stats
-
- stats.mode(nums)[0][0]