כיצד לחשב את ממוצע הרשימה - סטטיסטיקה ופונקציה ממוצעת של פיתון מוסברים בפירוט

מתמטיקה ותכנות הולכים יד ביד. אם אתה מתכנת, בשלב מסוים תצטרך להשתמש במתמטיקה.

מדעי הנתונים, למידת מכונה, בינה מלאכותית ומטבעות קריפטוגרפיים מבוססים כולם על עקרונות מתמטיים מורכבים.

עם זאת, שימוש בפונקציות מתמטיות לא חייב להיות מורכב! פייתון ממצה הכל, ולכן ברגע שתבינו את המושגים, לא תצטרכו להבין את הפרטים המלאים של היישום.

מתמטיקה לא חייבת להיות מפחידה

יש הרבה פונקציות מתמטיות שתיתקל בהם. אם אתה עובד עם נתונים או ניתוח, חשוב שתבין כמה עקרונות ופונקציות מתמטיות.

פונקציה כזו שעליך להבין היא meanהפונקציה.

אל תרתע מהשם - אין שום משמעות ( meanפונקציה המיועדת) לפונקציה בפייתון.

הודעה זו אינה עצמאית, אך אני מצפה שיש לך ניסיון בעבודה עם Python ושתדע מהי רשימת Python. אם לא, עיין במאמר זה לפני שתמשיך הלאה.

לאחר שתסיים, חזור והצטרף אליי לצלילה עמוקה meanלפונקציה.

סטָטִיסטִיקָה

אז אתה רוצה ללמוד על meanהפונקציה. נהדר! אך לפני שנבחן פונקציה זו חשוב לבחון את המשמעת שממנה היא נובעת: סטטיסטיקה.

בתמונה למעלה אנו רואים גרף. גרף הוא ייצוג ציורי המציג את הקשר של משתנה אחד ביחס למשנהו.

גרפים שימושיים מכיוון שהם מאפשרים לנו לארגן נתונים כך שנוכל לראות במהירות מגמות וקשרים בין הנתונים. גרף הוא רק כלי אחד בו נוכל להשתמש בכדי לדמיין ולנתח נתונים.

סטטיסטיקה היא ענף במתמטיקה המאפשר לנו דרך שיטתית לסווג, לנתח ולפרש נתונים. זה חשוב מכיוון שעם הסטטיסטיקה יש לנו אוסף של כלים מוכנים לעשות כל אחד מאותם דברים.

דמיין אם אתה צריך להמציא מסור מחדש בכל פעם שאתה צריך לחתוך פיסת עץ. היינו אנשים רבים המכנים מסורים בשמות שונים, למרות שהם עושים את אותו הדבר. כדי להימנע מבעיה זו, נתנו למסור שם שכולם יכולים להפנות אליו באמצעותו.

אותו דבר קורה בסטטיסטיקה - יש לנו כלים ידועים שכולם מכירים. כלי אחד כזה הוא הממוצע.

מצב, חציון וממוצע

אף על פי שהממוצע מסוגל לחלוטין לעמוד בפני עצמו, הוא נלמד בדרך כלל כחלק משלישייה, הכוללת את המצב, החציון והממוצע.

בואו נסתכל על קבוצת מספרים כדי שתבינו מה קורה כאן. דמיין שיש לך את המספרים הבאים:

1, 2, 3, 3, 4, 6, 9

נניח שרצינו לבטא איזה מספר מופיע הכי הרבה פעמים. זה יהיה 3, והשם שאנו נותנים למאפיין זה הוא מצב. המצב הוא המספר הנפוץ ביותר בסט שאנו בוחנים.

המספר באמצע סט מסודר נקרא חציון. כדי למצוא את החציון של קבוצה מספרית, סדר את המספרים מהקטן לגדול ואז הסתכל על המספר באמצע. קבוצת המספרים שלמעלה כבר מסודרת מהפחות לגדול ביותר, כך שגם המספר החציוני הוא 3.

לבסוף, הממוצע הוא דרך נוספת להתייחס לממוצע של הסט. כדי למצוא את הממוצע, פשוט הוסף את כל המספרים יחד וחלק אותו למספר האלמנטים הכולל בערכה. במקרה של המספרים לעיל, אם נוסיף את כולם יחד, נקבל 28. המספר הכולל של הפריטים בערכה הוא 7, אז הממוצע שלנו הוא 4.

מדוע אנו זקוקים לממוצע?

אז בשלב זה ייתכן שאתה תוהה מדוע בכל מקרה נצטרך למצוא את הממוצע של מספר.

העניין הוא שאפילו הסטטיסטיקה עצמה מחולקת למספר קבוצות. בדיוק כמו שיש לך כלים המשמשים לעבודה עם עץ ואחרים לעבודה עם מתכת, כלים מסוימים בסטטיסטיקה מקובצים לשיעורים מכיוון שהם משמשים למטרה דומה.

קבוצה אחת כזו בסטטיסטיקה נקראת סטטיסטיקה מסכמת. אחד הדברים שמשמשים לסטטיסטיקה הוא לתאר נתונים, וסטטיסטיקה מסכמת היא אוסף כלים המשמשים למטרה זו. אחד הפריטים באותה סוג כלים הוא הממוצע.

הממוצע חשוב בשל העזרה לנו לנתח את מה שמכונה תפוצה. בסטטיסטיקה, הפצה היא שיטה בה אנו משתמשים להסתכל על משתנה עליו אנו רוצים מידע. באמצעות התפלגות נבחן את הערכים של המשתנה הזה ובאיזו תדירות הוא מתרחש.

אם אנו אוספים נתונים, סוג נפוץ של התפלגות שאנו רואים הוא ההתפלגות הנורמלית שלובשת את עקומת הפעמון:

כלומר למשתנה יהיה ערך משותף אליו הוא נוטה, כמו גם נקודת התחלה ונקודת סיום.

מה שהממוצע עושה הוא שהוא מאפשר לנו לקחת התפלגות כזו ולהסתכל על הנטייה המרכזית של המשתנה, שהיא הנקודה בה ערכי המשתנה נוטים להתאגר.

כך אנו יכולים לומר שהממוצע מתאר את הנטייה המרכזית של ההתפלגות.

חישוב הממוצע בפייתון

אנו יכולים לחשב ידנית את הממוצע אם יש לנו ערכת נתונים מספרית קטנה, יש לנו כמה ערכים לעבוד איתם. עם זאת, כאשר יש לנו מאות או אלפי ערכים בערכת נתונים, זה בלתי אפשרי לחשב אותו ביד.

מכיוון שפייתון היא שפה "כלולה בסוללות", הדרך בה אנו יכולים לעשות זאת היא להשתמש meanבפונקציה של מודול הסטטיסטיקה בתוך פייתון.

בואו נשתמש meanבפונקציה כדי לחשב את ממוצע מערך הנתונים המספרי שהיה לנו קודם בהודעה:

 # 1. import the statistics module import statistics # 2. list containing our numerical data set numerical_data_set = [1, 2, 3, 3, 4, 6, 9] # 3. calculate the mean calc_mean = statistics.mean(numerical_data_set) # 4. print our calculated mean print("Mean is: ", calc_mean) 

הקוד שלנו מורכב מרצף בן 4 שלבים שנוכל להשתמש בו לחישוב הממוצע:

1. אנו מייבאים את מודול הסטטיסטיקה המכיל את הפונקציה הממוצעת שלנו
2. אנו יוצרים רשימת פיתון המכילה את מערך הנתונים המספרי שברצוננו לחשב את הממוצע
3. אנו מחשבים את הממוצע ושומרים את התוצאה במשתנה, calc_mean
4. אנו מפיקים את הממוצע המחושב שלנו כדי שנוכל לקבל משוב חזותי

כאשר אנו מריצים את הקוד, נקבל את הפלט הבא:

התוכנית מפיקה את אותו הערך כמו החישובים הידניים שלנו. כשאנחנו עובדים עם ערכות נתונים גדולות, פונקציה זו תוכל לשנות את הגודל כדי להתמודד עם כל מה שנוכל להשליך עליו.

מסיימים

בפוסט זה בחנו את meanהפונקציה בפייתון. התחלנו בדיונים סטטיסטיים בכללותם, ואז צללנו עמוק לממוצע.

עכשיו שיש לך הבנה מוצקה של סטטיסטיקה meanופונקציה ב- Python, אתה יכול להשתמש בה בתוכניות שלך.

אם אהבתם מאמר זה, יתכן שגם אתם סקרנים ללמוד על מבני נתונים ואלגוריתמים. אם אתה רוצה מדריך פשוט וברור, צעד אחר צעד, ללמוד על מבני נתונים ואלגוריתמים מבלי שתצטרך לכתוב שורת קוד אחת, תוכל לבדוק את הספר מבני נתונים ללא קוד ואלגוריתמים.

קרא את הספר כאן:

מבני נתונים ללא קוד ואלגוריתמים - למד DSA בלי לכתוב שורת קוד אחת | ארמסטרונג סוברו | Apress ספר זה מביא לך נקודת מבט חדשה על אלגוריתמים ומבני נתונים, ללא קוד לחלוטין. למד על אלגוריתמים של מבנה נתונים (DSA) מבלי שתצטרך לפתוח את עורך הקוד שלך, להשתמש במהדר או להסתכל על סביבת פיתוח משולבת (IDE) .... ארמסטרונג Subero חיפוש תפריט עגלת V העגלה שלך ריקה כרגע. כניסה חשבון מדף כניסה כניסה Apress Access