CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
Cách chia List thành các phần bằng nhau trong Python Cách xóa một khóa (key) ra khỏi dictionary trong Python Hướng dẫn chuyển đổi file Google Colab sang Markdown trong Python Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2 Hướng dẫn kết nối SQLite sử dụng sqlite3 trong Python Bài tập Python : Pandas trong Python Phạm vi số float của Python Cách lên lịch chạy script Python bằng GitHub Actions Cách tạo hằng số trong Python Các nền tảng lưu trữ tốt nhất cho ứng dụng và script Python 6 Tip viết vòng lặp For hiệu quả hơn trong Python Cách đảo ngược Chuỗi String trong Python Cách gỡ lỗi ứng dụng Python trong Docker Container bằng VS Code 10 tip One Liner bạn cần biết trong Python Cách áp dụng ngưỡng hình ảnh trong Python với NumPy Tìm hiểu về các phép toán Groupby trong Pandas Lập trình Socket trong Python Mô-đun base64 trong Python Cách giới hạn float values trong Python Tìm hiểu Mô-đun statistics Trong Python File Organizing trong Python Đổi tên File trong Python Tìm hiểu về Deque trong Python Mô-đun Calendar trong Python Tìm hiểu về Enum trong Python Sử dụng pprint trong Python Làm việc với cấu trúc Dữ liệu Stack trong Python Thư viện functools trong Python Tip sử dụng hàm round() với tham số âm trong Python Hàm print có thể nhận thêm các tham số bổ sung trong Python Tip tìm chuỗi dài nhất bằng hàm max() trong Python Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python Tìm hiểu về MLOps trong Python Docker và Kubernetes với MLOps trong Python Kết hợp DevOps với MLOps trong Python Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python tối ưu quy trình MLOps Với Python Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python Top 4 thư viện phổ biến nhất của NLP trong Python Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python Phân tích dữ liệu Blockchain với Python Hướng dẫn triển khai Smart Contracts với Python Blockchain APIs với Python Làm việc với file ZIP trong Python Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Cách làm việc với file tarball/tar trong Python Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python Làm việc với các biến môi trường trong Python Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python Định dạng chuỗi Strings trong Python Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python Từ khóa yield trong Python Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python Quản lý sinh viên Python & MySQL
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Tìm hiểu Mô-đun statistics Trong Python

Mô-đun statistics là một công cụ mạnh mẽ và dễ sử dụng trong thư viện chuẩn của Python, hỗ trợ các phép tính thống kê cơ bản như trung bình, phương sai, và tương quan. Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu các hàm chính của mô-đun này với ví dụ minh họa.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Tính giá trị trung bình và các thước đo trung tâm trong Python

Mô-đun statistics cung cấp các hàm hỗ trợ tính giá trị trung bình bao gồm:

  • mean() - tính trung bình.
  • fmean() - tương tự mean(), nhưng nhanh hơn và luôn trả về giá trị kiểu float.
  • geometric_mean() - tính trung bình hình học.
  • harmonic_mean() - tính trung bình điều hòa, có thể dùng thêm trọng số.

Ví dụ:

import random
import statistics as st

numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)]
print("Danh sách ngẫu nhiên:", numbers)

print("Trung bình:", st.mean(numbers))
print("Trung bình nhanh:", st.fmean(numbers))
print("Trung bình hình học:", st.geometric_mean(numbers))
print("Trung bình điều hòa:", st.harmonic_mean(numbers))

Median và các thước đo trung tâm khác

Có bốn hàm hỗ trợ tính median:

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

  • median() - median cơ bản.
  • median_low() - trả về giá trị thấp hơn trong hai giá trị giữa.
  • median_high() - trả về giá trị cao hơn trong hai giá trị giữa.
  • median_grouped() - dùng cho dữ liệu nhóm.

Ví dụ:

numbers = sorted([random.randint(1, 100) for _ in range(10)])
print("Danh sách ngẫu nhiên:", numbers)

print("Median:", st.median(numbers))
print("Median thấp:", st.median_low(numbers))
print("Median cao:", st.median_high(numbers))
print("Median nhóm:", st.median_grouped(numbers))

Mode và Quantiles trong Python

mode() trả về giá trị xuất hiện nhiều nhất trong dãy số, còn multimode() trả về tất cả các mode.

quantiles() chia dữ liệu thành bốn phần.

Ví dụ:

numbers = [1, 1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5]
print("Mode:", st.mode(numbers))
print("Multi Mode:", st.multimode(numbers))

Phương sai và độ lệch chuẩn

Có hai loại phương sai và độ lệch chuẩn:

  • pvariance()pstdev() tính toán cho tổng thể.
  • variance()stdev() tính toán cho mẫu.

Ví dụ:

numbers = sorted([random.randint(1, 100) for _ in range(10)])
print("Phương sai tổng thể:", st.pvariance(numbers))
print("Độ lệch chuẩn tổng thể:", st.pstdev(numbers))
print("Phương sai mẫu:", st.variance(numbers))
print("Độ lệch chuẩn mẫu:", st.stdev(numbers))

Quan hệ giữa hai biến số

Ba hàm kiểm tra mối quan hệ giữa hai dãy số:

  • covariance() - độ biến thiên chung giữa hai dãy.
  • correlation() - hệ số tương quan Pearson.
  • linear_regression() - tính độ dốc và hệ số chặn.

Ví dụ:

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

print("Độ hiệp phương sai:", st.covariance(x, y))
print("Hệ số tương quan:", st.correlation(x, y))

slope, intercept = st.linear_regression(x, y)
print("Độ dốc:", slope, "Hệ số chặn:", intercept)

Kết bài

Mô-đun statistics trong Python hỗ trợ rất nhiều phép tính thống kê cơ bản và có thể thay thế cho các thư viện bên thứ ba trong các trường hợp đơn giản. Đây là công cụ hiệu quả để thực hiện các phép tính thống kê mà không cần phải cài thêm thư viện phức tạp.

Cùng chuyên mục:

Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python

Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python

Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python

Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python

Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python

Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python

Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass

Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass

Từ khóa yield trong Python

Từ khóa yield trong Python

Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python

Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python

Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python

Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python

Định dạng chuỗi Strings trong Python

Định dạng chuỗi Strings trong Python

Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python

Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python

Làm việc với các biến môi trường trong Python

Làm việc với các biến môi trường trong Python

Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python

Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python

Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python

Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python

Cách làm việc với file tarball/tar trong Python

Cách làm việc với file tarball/tar trong Python

Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python

Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python

Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python

Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python

Làm việc với file ZIP trong Python

Làm việc với file ZIP trong Python

Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python

Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python

Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python

Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python

Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format  trong Python

Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python

Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python

Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python

Top