Python统计模块中的middian_grouped（）函数-yiteyi-C++库

来到统计函数，数据集的中值是稳健中心趋势的度量，受数据中异常值的影响较小。如前所述，使用 中位数（） , 中位_高（） , 中位数低（） 功能。 Python还提供了计算分组和连续数据函数中值的选项，这是这种健壮且方便的语言的最好部分。 中位数 统计模块下的函数，帮助从一组连续数据中计算中值。假设数据按宽度间隔分组。数组中的每个数据点都是包含真值的区间的中点。假设该区间内的真值均匀分布，则通过中值区间（包含中值的区间）内的插值计算中值：

null

median = L + interval * (N / 2 - CF) / FL = lower limit of the median intervalN = total number of data pointsCF = number of data points below the median intervalF = number of data points in the median interval

语法： 中位数分组（[数据集]，区间） 参数： [数据集]： 列表、元组或具有一组数值的iterable。间隔（默认情况下为1） : 确定分组数据的宽度并进行更改。它还将改变计算中值的插值。 返回类型： 返回分组连续数据的中位数，计算为50 ^th 百分位。 例外情况： 统计误差 当iterable passed为空或list为空时引发。

代码#1：

Python3

                         # Python3 code to demonstrate median_grouped()                       
           
                         # importing median_grouped from                       
                         # the statistics module                       
                         from                                     statistics                                     import                                     median_grouped                       
           
                         # creating an simple data-set                       
                         data1                                     =                                     [                                     15                                     ,                                     20                                     ,                                     25                                     ,                                     30                                     ,                                     35                                     ]                       
           
                         # printing median_grouped for the set                       
                         print                                     (                                     "Grouped Median of the median is %s"                       
                                                 %                                     (median_grouped(data1)))                       

输出：

Grouped Median of the median is 25.0

代码#2： 根据一系列不同的数据对中位数进行分组

Python3

                         # Python code to demonstrate the                       
                         # working of median_grouped()                       
           
                         # importing statistics module                       
                         from                                     statistics                                     import                                     median_grouped                       
           
                         # tuple of a set of positive integers                       
                         set1                                     =                                     [                                     2                                     ,                                     5                                     ,                                     3                                     ,                                     4                                     ,                                     8                                     ,                                     9                                     ]                       
           
                         # tuple of a set of negative integers                       
                         set2                                     =                                     [                                     -                                     6                                     ,                                     -                                     2                                     ,                                     -                                     9                                     ,                                     -                                     12                                     ]                       
           
                         # tuple of a set of positive                       
                         # and negative integers                       
                         set3                                     =                                     [                                     2                                     ,                                     4                                     ,                                     8                                     ,                                     9                                     ,                                     -                                     2                                     ,                                     -                                     3                                     ,                                     -                                     5                                     ,                                     -                                     6                                     ]                       
           
                         # Printing grouped median for                       
                         # the given set of data                       
                         print                                     (                                     "Grouped Median of set 1 is % s"                                     %                                     (median_grouped(set1)))                       
                         print                                     (                                     "Grouped Median of set 2 is % s"                                     %                                     (median_grouped(set2)))                       
                         print                                     (                                     "Grouped Median of set 3 is % s"                                     %                                     (median_grouped(set3)))                       

输出：

Grouped Median of set 1 is 4.5Grouped Median of set 2 is -6.5Grouped Median of set 3 is 1.5

代码#3： 工作的间隔

Python3

                         # Python code to demonstrate the working of                       
                         # interval in median_grouped() function                       
           
                         # importing statistics module                       
                         from                                     statistics                                     import                                     median_grouped                       
           
                         # creating a tuple of simple data                       
                         set1                                     =                                     (                                     10                                     ,                                     12                                     ,                                     13                                     ,                                     12                                     ,                                     13                                     ,                                     15                                     )                       
           
                         # Printing median_grouped()                       
                         # keeping default interval at 1                       
                         print                                     (                                     "Grouped Median for Interval set as "                                               
                                                 "(default) 1 is % s"                                     %                                     (median_grouped(set1)))                       
           
                         # For interval value of 2                       
                         print                                     (                                     "Grouped Median for Interval set as "                                               
                                                 "2 is % s"                                     %                                     (median_grouped(set1, interval                                     =                                     2                                     )))                       
           
                         # Now for interval value of 5                       
                         print                                     (                                     "Grouped Median for Interval set as "                                               
                                                 "5 is % s"                                     %                                     (median_grouped(set1, interval                                     =                                     5                                     )))                       

输出：

Grouped Median for Interval set as (default) 1 is 12.5Grouped Median for Interval set as 2 is 12.0Grouped Median for Interval set as 5 is 10.5Grouped Median for Interval set as 10 is 8.0

注：观察一种模式，即随着间隔值的增加，中值减小。 代码#4： 显示统计错误

Python3

                         # Python code to demonstrate StatisticsError                       
           
                         # importing the statistics module                       
                         import                                     statistics                       
           
                         # creating an empty dataset                       
                         list1                                     =                                     []                       
           
                         # Will raise StatisticsError                       
                         print                                     (statistics.median_grouped(list1))                       

输出：

Traceback (most recent call last):  File "/home/0990a4a3f5206c7cd12a596cf82a1587.py", line 10, in     print(statistics.median_grouped(list1))  File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 431, in median_grouped    raise StatisticsError("no median for empty data")statistics.StatisticsError: no median for empty data

应用： 分组中值与中值具有相同的应用。它通常用于涉及大量数据（如银行和金融）的计算中。它是统计的重要组成部分，是数据计算中最强大的工具。

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THE END

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