简单统计模块
amtStats的Python项目详细描述
- 以下统计信息可用：
- min
- max
- sum
- count
- mean
- 中值
- stddev
- 分位数：Q1、Q3，分位数区间（IQR）
- 百分位：第10、30、50、70、90、95、97和99位
基本用途
使用pip安装：
pip install amtstats
在python代码中导入Statistics类，然后实例化它。在
^{pr2}$使用update向数据集添加数字（int或float）。在
# add some integer numbersforiinrange(100):myStats.update(random.randint(1,1000))# and some floatforiinrange(50):myStats.update(random.random()*100)
使用compute计算数据集的统计信息。 结果以Python字典（dict）的形式返回。在
results=myStats.compute()mean=results['mean']
平均值、中值和百分位四舍五入到小数点后三位。 标准偏差（stddev）四舍五入到小数点后7位。在
百分位
用于计算百分位的算法与Numpy兼容。 它们在同一个数据集中给出相同的结果。在
它使用相邻列之间的线性插值，因此结果可能
不是数据集的一部分。这与近秩算法不同
其中所有值都是数据集的一部分。
有关详细信息，请参阅Wikipedia（Percentiles）。
要访问特定百分比的值，字符“th”应该 增加价值：
# retrieve the 10th and 50th percentilesx10=results['10th']x50=results['50th']
改变百分位数
在调用之前可以更改百分位列表
compute函数。
函数percentiles接受表示
下次调用compute时要计算的新值。
如果必须的话，它将返回以前的百分位列表
稍后恢复。
new_list=[5,15,25,35,45]old_list=myStats.percentiles(new_list)results=myStats.compute()
测试
运行测试：
$ tox
许可证
这个包是在Apache许可证2.0下发布的。看捆绑的 LICENSE文件以获取详细信息。在
- 项目
标签：
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