python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。
在数据科学和分析领域，了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库，使得计算数据的基本统计值变得异常简便。无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标，Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。
描述性统计分析（Description Statistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
在变量筛选中，通过衡量特征所包含信息量大小，决定是否删除特征，常用的指标有单一值占比、缺失值占比和方差值大小。
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
其中，num() 为自定义函数，用于取整，即在不影响数值的情况下，去掉小数点后的 0 以上代码用于添加一组数据。
python函数是用另一种形式来把我们写的基本的代码程序给他包装起来，形成执行“块”或者一个范围，来引用或使用。
安装ipython 得到了ipython及依赖性软件，放在目录中 [root@localhost ipython]# yum install * -y
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
函数在Python中扮演着至关重要的角色，它们不仅封装了代码的逻辑单元，提高了代码的复用性和模块化程度，还通过参数传递和返回值，实现了数据和结果的灵活交换。Python函数支持多种定义方式，从最基础的def关键字开始，你就能创建自定义函数，通过return语句指定函数的输出。更进一步，Python引入了匿名函数lambda，允许你在无需命名的情况下定义简短的函数表达式，非常适合处理小规模、一次性使用的功能片段。参数机制是Python函数的另一大亮点，支持位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数等多种形式，使得函数设计更为灵活，能够应对多样化的输入需求。同时，函数的局部作用域与全局作用域的概念，以及闭包的运用，为理解和管理变量生命周期提供了清晰的框架。Python还支持高阶函数，即函数可以作为参数传递给其他函数，或是作为其他函数的返回值，这为函数式编程风格打开了大门，极大地拓展了代码的表达力和抽象层次。
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。
做统计相关系统的朋友一定都会学习过什么正态分布、方差、标准差之类的概念，在 PHP 中，也有相应的扩展函数是专门为这些统计相关的功能所开发的。我们今天要学习的 stats 扩展函数库就是这类操作函数。当然，本身我并没有做过什么类似的系统，对这些概念也是一知半解，所以今天学习的内容也只是基于个人的理解以及原来稍微接触过的一些内容。不过据说 Python 在这方面就相对来说会更加强大一些，毕竟是万能胶水语言，而且也是在统计领域获得成功之后才慢慢被大众接受的一门语言，有兴趣的同学可以自己研究一下。
正态分布（Normal Distribution）又叫高斯分布，是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下：
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
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何为EDA，何谓探索性数据分析？英文名为Exploratory Data Analysis，是在你拿到数据集后，并不能预知能从数据集中找到什么，但又需要了解数据的基本情况，为了后续更好地预处理数据、特征工程乃至模型建立。因此探索性数据分析，对了解数据集、了解变量之间对相互关系以及变量与预测值之间的关系尤其重要。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
我们在方差分析里面有讲过，方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。
写科普文，写的简明扼要很难，写的妙趣横生也很难，其实难能可贵的读者耐心的阅读及友情转发。
平均数（Mean），或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。
原文作者：AARSHAY JAIN 36大数据翻译，http://www.36dsj.com/archives/43811 时间序列（简称TS）被认为是分析领域比较少人知道的技能。（我也是几天前才知道它）。但是你一定知道最近的小型编程马拉松就是基于时间序列发展起来的，我参加了这项活动去学习了解决时间序列问题的基本步骤，在这儿我要分享给大家。这绝对能帮助你在编程马拉松中获得一个合适的模型。 文章之前，我极力推荐大家阅读《基于R语言的时间序列建模完整教程》A Complete Tutorial on Ti
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
python100天还在继续，到第三周的时候就显得有点难啃了，笔记中很难进行很好的转述，因此就对原有的python3笔记进行补充。今天的推送主要解决不同方式下的柱形图可视化，当然主要要使用python。R真香。
在初中数学课本中，我们学习了平均数，但是平均数与中位数、众数有是关系呐，下面我就为大家总结一下：
来源：煎蛋网 作者：zzjeff （一） 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，猜的最准的人将获得大奖。 高尔顿曾公开鄙视过普通大众的愚笨。他相信只有专业人士才能做出准确的估测。787位猜测者中根本没几个专业人士。为了体现群众的无知，他算出了所有猜测的平均数(而不是当时统计学家常用的中位数)：1197磅。得知实际重量后他吓了一跳：1198磅。 在如今的
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样，现在被炒得很热，但是数据分析究竟在分析些什么呢？很多新人可能被唬住了，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 总体概览指标： 总体概览指标又称统计绝对数，是反映某一数据指标的整体规模大小，总量多
均值不等式中一般包含四个公式：调和平均数公式、算数平均数公式、平方平均数公式、几何平均数公式，下面一一介绍。
一 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿(Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Lizyjieshu 审校 | Aileen，行者 据说最贴心的男票是会记录下女票每一次大姨妈来的时间，然后绘制成一张月份折线图以监测女票的身体健康（以避开无法啪啪啪的时间）。你知不知道，这张图其实就是一个时间序列图，你看图预测未来几个月女票的大姨妈时间就叫做时间序列分析…… 咳咳，言归正传，时间序列分析是一种广泛应用的数据处理统计方法，除了计算大姨妈周期，在实际很生活还有很多应用，小白今天就来带大家探探究竟。 小白问：时间序列分析就是分析时间的么？ 答：你是
机器学习、深度学习在用Python时，我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。希望能起到抛砖引玉的作用，目前处于入门阶段，而且第一次发文，哪里出现错误
考虑上算数平均数和几何平均数的数据项采用不同的权重，就是加权算数平均数和加权几何平均数。
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image.png 首先先引入一段小新闻，从中涉及到的一些知识点楼主会标出： 仅有“人均”是不够的 日前，发改委发展规划司司长徐林表示，我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列。目标是希望通过“十三五”的努力，用世界银行的标准接近高收入国家的行列。 统计数字常遭遇吐槽 赵丽：“我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列”的言论一出现，就遭到了许多人的“吐槽”，有不少网友表示“被中高收入”，拖了国家后腿。 许建立：其实，普通人对统计数据的“不适”已经不是第一次
前面我们讲过中心极限定理，没看过的同学可以去看看：讲讲中心极限定理。这一节来讲讲大数定理，大数定理和中心极限定理是比较接近的两个概念，这两个定理经常一起出现。我们来具体看下大数定理的内容：
作为 LeetCode Python 环境中默认导入的标准库模块之一，math模块提供了很多非常有用的数字和数学方面的函数。
No.38期 平均数计算 Mr. 王：再来看一个例子——均数计算。我希望借助这个例子，仔细讲解一下关于combiner 的问题。 小可：从前面的例子可以看出，其实 combiner 和 Reducer 挺像的，它们做的都是合并工作。 Mr. 王：没错。它们的确有很多相似之处。 小可：那直接把 Reducer 拿出来做 combiner 就好了啊。 Mr. 王：有的时候的确可以这样实现，但是绝大多数时候不行。至于为什么不行，我会在后面告诉你。 但是需要记住的一点是， combiner 是一个可选的优化
平均数（如均值、众数、中位数）也许是人们最喜欢拿来作为证据的数：当你想证明中国人营养改善了，你可以比较中国人的平均身高的变化；当你想说明你调研的社区确实很贫困，你会摆出当地居民的人均年收入；当你在校园里推销一个英文培训课程，你会告诉前来咨询的学生，这个培训班的学员的GRE平均分数能有多高……类似的例子不计其数。平均数似乎是一个人人会用、人人能懂的指标。但在很多情况下，平均数也是最容易产生误导的指标，单单一个平均数，很多时候根本说明不了任何问题。本期趣味统计学将揭开“平均数”的诡计。 ---- 偷梁换柱的“平
完结篇。 这个系列写到这里算是结束了，真是不容易说实话，查了好多好多的资料，真的很难相信懒得要命的我能写完这个系列 T_T。有兴趣的小伙伴可以在菜单看看整个系列。 好啦，开始今天的主题，今天主要呢，聊最后两个基数估计算法，一个是 Adaptive Counting ，一个是 HyperLogLog Counting 。话不多说，直接简单粗暴从 Adaptive Counting 开始吧。 Adaptive Counting 其实就是一个组合算法。原始论文是 《 Fast and accurate traf
聪明的你可能会马上想到，用 HashMap 这种数据结构就可以了，也满足了去重。的确，这是一种解决方法，除此之外还有其它的解决方案。
有N堆纸牌编号为1~N，每堆有若干张，但纸牌总数必为N的倍数。可在任一堆上取若干张移动。
1. WBThrottle 监控类型 监控项 说明 perf dump WBThrottle bytes_dirtied 脏数据大小 bytes_wb 写入数据大小 ios_dirtied 脏数据操作 ios_wb 写操作 inodes_dirtied 等待写入的条目 inodes_wb 写记录 2. filestore 监控类型 监控项 说明 perf dump filestore journal_queue_max_ops 日志队列中的最大操作 journal_queue_ops 日志队列
1. perf dump 1.1 cluster 监控类型 监控项 说明 级别 perf dump cluster ceph.cluster.num_mon mon数量 * ceph.cluster.num_mon_quorum 法定mon数量 * ceph.cluster.num_osd 集群osd节点数量 * ceph.cluster.num_osd_up up状态的osd节点数量 * ceph.cluster.num_osd_in in状态的osd节点数量 * osd_epoch osd的e
调和平均数（harmonic mean）又称倒数平均数，是总体各统计变量倒数的算术平均数的倒数。
作者：王陆勤 有时候，把握问题的核心是当务之急。你的核心竞争力是什么？认识事物，要抓重点，抓事物的本质。这个方法论，也是一个很好的学习之道。 从一大堆数字中看出模式和趋势可能不容易，而求出平均数通常是把握全局的第一步。在认识数据的过程中，我们需要全局意识和整体观念，通过数据的平均数能够迅速找出数据中最具代表性的数字，从而得出重要的结论。统计世界中几个表示集中趋势的重要统计量：均值、中位数和众数。通过学习和理解，从而有效地汇总数据，尽可能得出简单而有用的结论。 均值 均值，平均数的一般量度。 计算大量平均
有时候，把握问题的核心是当务之急。你的核心竞争力是什么？认识事物，要抓重点，抓事物的本质。这个方法论，也是一个很好的学习之道。 从一大堆数字中看出模式和趋势可能不容易，而求出平均数通常是把握全局的第一步。在认识数据的过程中，我们需要全局意识和整体观念，通过数据的平均数能够迅速找出数据中最具代表性的数字，从而得出重要的结论。统计世界中几个表示集中趋势的重要统计量：均值、中位数和众数。通过学习和理解，从而有效地汇总数据，尽可能得出简单而有用的结论。 均值 均值，平均数的一般量度。 计算大量平均数的一个常用方法，
大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51 <- BloomFilter 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(四)No.52 <- B-Tree 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(五)No.55 <- B+Tree 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(六)No
大海：这说明有某个客户是属于多个行（网点）里都存在，所以不重复的客户数总计会比各行之和少。
中位数（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，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。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。
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