Как найти моду в python
Перейти к содержимому

Как найти моду в python

  • автор:

Как найти моду в словаре (самое часто встречающиеся значение в словаре)?

Есть задача найти моду (самое часто встречающиеся значение в словаре). При чем по условию, если такого значения нет, т.е. все встречается по одному разу, необходимо вывести минимальное значение ключа словаря. Сейчас я делаю так:

 some_dict = for key,value in some_dict.items(): if value == max(some_dict.values()): print(key) 

Самое часто встречающее значение я смог найти. Вопрос: Как вывести минимальное значение ключа словаря при условии, что все значения встречаются по одному разу?

Отслеживать
Александр Волобуев
задан 23 окт 2018 в 14:31
Александр Волобуев Александр Волобуев
1 3 3 бронзовых знака

Ничего не понял. Во-первых, у вас не рабочий код. Во-вторых, эти кодом вы найдете наибольшее значение в словаре (2), причем не ключа, а именно value. А исходя из ваших условий, самое часто встречающееся значение — 1.

23 окт 2018 в 15:01
Александр, не могли-бы Вы конкретней обрисовать задачу.
23 окт 2018 в 15:20

Andrey, да конечно. Смотрите, необходимо найти моду в словаре. Т.е. самое часто встречающееся значение. Но при этом словарь может, например состоять из 10 цифр, которые встречаются по одному разу. И тогда надо вывести минимальную цифру, а не минимальное количество повторений этой цифры. Т.е. цифра -ключ, а количество повторений этой цифры — значение по ключу.

24 окт 2018 в 13:30

@strawdog ради бога простите, копировал свой код из функции и забыл отредактировать его. Спасибо, что обратили внимание.

Как найти моду в пайтоне

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Привет читающий. У меня вопрос как найти моду в пайтоне когда на дан любой список, возможно длинный, но это действительно сложно, есть задумка сделать спомощью фор но это будет очень долго. Не хочется вводить библиотеки, но можно, думаю это будет работать только с числами, но нужны и слова

94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:

Ребята, как найти моду ряда чисел?=)
Всем добрый вечер ;). Уважаемые форумчане, помогите, пожайлуста, с нахождением моды ряда.

Найти моду, математическое ожидание, дисперсию, СКО. Построить график ее функции распределения и найти медиану
При каком значении числа c следующая функция плотностью распределения некоторой случайной величины.

Найти моду в массиве
Ребята! Братишки! Программисты! И те которые просто шарят в С++. помогите составить программу.

Найти моду в массиве
Найти в массиве моду. *Массив размером m, m – натурал. число. (мода- элемент ряда, который.

Найти моду в массиве
Одномерный целочисленный массив размером m, где m – натуральное число, заполнен случайным образом.

Rukovodstvo

статьи и идеи для разработчиков программного обеспечения и веб-разработчиков.

Вычисление среднего, медианы и моды в Python

Введение Когда мы пытаемся описать и обобщить выборку данных, мы, вероятно, начинаем с нахождения среднего [https://en.wikipedia.org/wiki/Mean] (или среднего), медианы [https: // en .wikipedia.org / wiki / Median] и режим [https://en.wikipedia.org/wiki/Mode_(statistics)] данных. Это центральная тенденция [https://en.wikipedia.org/wiki/Central_tendency] меры и часто первый взгляд на набор данных. В этом руководстве мы узнаем, как найти или вычислить среднее значение, медиану,

Время чтения: 9 мин.

Вступление

Когда мы пытаемся описать и обобщить выборку данных, мы, вероятно, начинаем с нахождения среднего (или среднего), медианы и режима данных. Это основные меры тенденций, которые часто являются нашим первым взглядом на набор данных.

В этом руководстве мы узнаем, как найти или вычислить среднее значение, медиану и режим в Python. Сначала мы закодируем функцию Python для каждой меры, а затем воспользуемся statistics Python для выполнения той же задачи.

Обладая этими знаниями, мы сможем быстро взглянуть на наши наборы данных и получить представление об общей тенденции данных.

Оглавление
  • Вычисление среднего значения выборки
    • Расчет среднего с помощью Python
    • Использование Python mean ()
    • Поиск медианы с помощью Python
    • Использование медианы Python ()
    • Поиск режима с помощью Python
    • Использование режима Python ()

    Расчет среднего значения выборки

    Если у нас есть выборка числовых значений, то ее среднее или среднее

    • это общая сумма значений (или наблюдений), деленная на количество значений.

    Допустим, у нас есть образец [4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5] . Мы можем вычислить его среднее значение, выполнив операцию:

    (4 + 8 + 6 + 5 + 3 + 2 + 8 + 9 + 2 + 5) / 10 = 5,2

    Среднее арифметическое — это общее описание наших данных. Предположим, вы купили 10 фунтов помидоров. Если пересчитать дома помидоры, получится 25 помидоров. В этом случае вы можете сказать, что средний вес помидора составляет 0,4 фунта. Это было бы хорошее описание ваших помидоров.

    Среднее также может быть плохим описанием выборки данных. Допустим, вы анализируете группу собак. Если вы возьмете совокупный вес всех собак и разделите его на количество собак, то это, вероятно, будет плохим описанием веса отдельной собаки, поскольку разные породы собак могут иметь очень разные размеры и вес.

    Насколько хорошо или плохо среднее значение описывает выборку, зависит от того, насколько разбросаны данные. В случае помидоров, они почти одинакового веса, и среднее значение является хорошим их описанием. В случае с собаками нет актуальных собак. Они могут варьироваться от крошечного чихуахуа до гигантского немецкого мастифа. Итак, среднее само по себе в данном случае не очень хорошее описание.

    Теперь пора приступить к делу и узнать, как вычислить среднее значение с помощью Python.

    Расчет среднего с помощью Python

    Чтобы вычислить среднее значение выборки числовых данных, мы будем использовать две встроенные функции Python. Один для вычисления общей суммы значений, а другой для вычисления длины выборки.

    Первая функция — это sum() . Эта встроенная функция принимает итерацию числовых значений и возвращает их общую сумму.

    Вторая функция — len() . Эта встроенная функция возвращает длину объекта. len() может принимать в качестве аргумента последовательности (строка, байты, кортеж, список или диапазон) или коллекции (словарь, набор или замороженный набор).

    Вот как мы можем вычислить среднее значение:

     >>> def my_mean(sample): . return sum(sample) / len(sample) . >>> my_mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5]) 5.2 

    Сначала мы суммируем значения в sample используя sum() . Затем мы делим эту сумму на длину sample , которая является результирующим значением len(sample) .

    Использование Python mean ()

    Поскольку вычисление среднего — это обычная операция, Python включает эту функцию в модуль statistics Он предоставляет некоторые функции для расчета базовой статистики по наборам данных. Функция statistics.mean() берет образец числовых данных (любых итерируемых) и возвращает их среднее значение.

    Вот как работает функция mean() Python:

     >>> import statistics >>> statistics.mean([4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5]) 5.2 

    Нам просто нужно импортировать statistics а затем вызвать mean() с нашим образцом в качестве аргумента. Это вернет среднее значение выборки. Это быстрый способ найти среднее значение с помощью Python.

    Нахождение медианы выборки

    Медиана выборки числовых данных — это значение, которое находится посередине при сортировке данных. Данные могут быть отсортированы по возрастанию или убыванию, медиана остается прежней.

    Чтобы найти медиану, нам необходимо:

    1. Отсортировать образец
    2. Найдите значение в середине отсортированного образца

    При нахождении числа в центре отсортированной выборки мы можем столкнуться с двумя типами ситуаций:

    1. Если в выборке есть нечетное количество наблюдений , то среднее значение в отсортированной выборке — это медиана.
    2. Если в выборке есть четное количество наблюдений , нам нужно вычислить среднее из двух средних значений в отсортированной выборке.

    Если у нас есть выборка [3, 5, 1, 4, 2] и мы хотим найти ее медиану, то сначала мы сортируем выборку по [1, 2, 3, 4, 5] . Медиана будет равна 3 поскольку это значение посередине.

    С другой стороны, если у нас есть выборка [1, 2, 3, 4, 5, 6] , то ее медиана будет (3 + 4) / 2 = 3.5 .

    Давайте посмотрим, как мы можем использовать Python для вычисления медианы.

    Поиск медианы с помощью Python

    Чтобы найти медиану, нам сначала нужно отсортировать значения в нашей выборке . Этого можно добиться с помощью встроенной функции sorted() sorted() принимает итерацию и возвращает отсортированный list содержащий те же значения, что и исходная итерация.

    Второй шаг — найти значение, которое находится в середине отсортированной выборки. Чтобы найти это значение в выборке с нечетным количеством наблюдений, мы можем разделить количество наблюдений на 2. Результатом будет индекс значения в середине отсортированной выборки.

    Поскольку оператор деления ( / ) возвращает число с плавающей запятой, нам нужно использовать оператор деления этажа ( // ), чтобы получить целое число. Итак, мы можем использовать его как индекс в операции индексации ( [] ).

    Если в выборке есть четное количество наблюдений, нам нужно найти два средних значения. Скажем, у нас есть образец [1, 2, 3, 4, 5, 6] . Если мы разделим его длину ( 6 ) на 2 с помощью деления пола, то получим 3 . Это индекс нашего верхнего среднего значения ( 4 ). Чтобы найти индекс нашего нижнего среднего значения ( 3 ), мы можем уменьшить индекс верхнего среднего значения на 1 .

    Давайте объединим все это в функцию, которая вычисляет медиану выборки. Вот возможная реализация:

     >>> def my_median(sample): . n = len(sample) . index = n // 2 . # Sample with an odd number of observations . if n % 2: . return sorted(sample)[index] . # Sample with an even number of observations . return sum(sorted(sample)[index - 1:index + 1]) / 2 . >>> my_median([3, 5, 1, 4, 2]) 3 >>> my_median([3, 5, 1, 4, 2, 6]) 3.5 

    Эта функция берет образец числовых значений и возвращает их медиану. Сначала мы находим длину образца n . Затем мы вычисляем индекс среднего значения (или верхнего среднего значения) путем деления n на 2 .

    Оператор if проверяет, есть ли в имеющейся выборке нечетное количество наблюдений. Если да, то медиана — это значение index .

    Окончательный return выполняется, если в выборке есть четное количество наблюдений. В этом случае мы находим медиану, вычисляя среднее из двух средних значений.

    Обратите внимание, что операция нарезки [index — 1:index + 1] получает два значения. Значение в index — 1 и значение в index поскольку операции нарезки исключают значение в конечном индексе ( index + 1 ).

    Использование медианы Python ()

    Функция Python statistics.median() берет выборку данных и возвращает ее медиану. Вот как работает метод:

     >>> import statistics >>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2]) 3 >>> statistics.median([3, 5, 1, 4, 2, 6]) 3.5 

    Обратите внимание, что median() автоматически обрабатывает вычисление медианы для выборок с нечетным или четным числом наблюдений.

    Поиск режима образца

    Режим — это наиболее частое наблюдение (или наблюдения) в выборке. Если у нас есть образец [4, 1, 2, 2, 3, 5] , то его режим равен 2 потому что 2 появляется в образце два раза, тогда как другие элементы появляются только один раз.

    Режим не обязательно должен быть уникальным. Некоторые образцы имеют более одного режима. Скажем, у нас есть образец [4, 1, 2, 2, 3, 5, 4] . В этом примере есть два режима — 2 и 4 потому что эти значения появляются чаще и оба появляются одинаковое количество раз.

    Этот режим обычно используется для категориальных данных. Распространенными категориальными типами данных являются:

    • логическое значение — может принимать только два значения, например true или false , male или female
    • номинальный — может принимать более двух значений, например, American — European — Asian — African
    • порядковый — может принимать более двух значений, но значения имеют логический порядок, например, few — some — many

    Когда мы анализируем набор категориальных данных, мы можем использовать этот режим, чтобы узнать, какая категория является наиболее распространенной в наших данных.

    Мы можем найти образцы, у которых нет режима. Если все наблюдения уникальны (нет повторяющихся наблюдений), то в вашей выборке не будет режима.

    Теперь, когда мы знаем основы режима, давайте посмотрим, как его найти с помощью Python.

    Поиск режима с помощью Python

    Чтобы найти режим с помощью Python, мы начнем с подсчета количества вхождений каждого значения в рассматриваемом примере. Затем мы получим значения с большим количеством вхождений.

    Поскольку подсчет объектов — обычная операция, Python предоставляет класс collections.Counter Этот класс специально разработан для подсчета предметов.

    Класс Counter предоставляет метод, определенный как .most_common([n]) . Этот метод возвращает list кортежей из двух элементов с n более общими элементами и их соответствующими счетчиками. Если n опущено или None , то .most_common() возвращает все элементы.

    Давайте воспользуемся Counter и .most_common() чтобы закодировать функцию, которая берет образец данных и возвращает свой режим.

    Вот возможная реализация:

     >>> from collections import Counter >>> def my_mode(sample): . c = Counter(sample) . return [k for k, v in c.items() if v == c.most_common(1)[0][1]] . >>> my_mode(["male", "male", "female", "male"]) ['male'] >>> my_mode(["few", "few", "many", "some", "many"]) ['few', 'many'] >>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5]) [2] >>> my_mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4]) [4, 2] 

    Сначала мы подсчитываем наблюдения в sample с помощью объекта Counter c ). Затем мы используем составление списка, чтобы создать list содержащий наблюдения, которые встречаются в выборке одинаковое количество раз.

    Поскольку .most_common(1) возвращает list с одним tuple формы (observation, count) , нам нужно получить наблюдение с индексом 0 в list а затем элемент с индексом 1 во вложенном tuple . Это можно сделать с помощью выражения c.most_common(1)[0][1] . Это значение является первым режимом нашего образца.

    Обратите внимание, что условие понимания сравнивает счетчик каждого наблюдения ( v ) со счетчиком наиболее распространенного наблюдения ( c.most_common(1)[0][1] ). Это позволит нам получить несколько наблюдений ( k ) с одним и тем же подсчетом в случае многомодовой выборки.

    Использование режима Python ()

    Python statistics.mode() принимает некоторые data и возвращает свой (первый) режим. Посмотрим, как это можно использовать:

     >>> import statistics >>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5]) 2 >>> statistics.mode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4]) 4 >>> st.mode(["few", "few", "many", "some", "many"]) 'few' 

    В одномодовом примере функция Python mode() возвращает наиболее распространенное значение 2 . Однако в следующих двух примерах он вернул 4 и few . В этих образцах были другие элементы, встречающиеся такое же количество раз, но они не были включены.

    Начиная с Python 3.8 мы также можем использовать statistics.multimode() который принимает итерацию и возвращает list режимов.

    Вот пример использования multimode() :

     >>> import statistics >>> statistics.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5, 4]) [4, 2] >>> statistics.multimode(["few", "few", "many", "some", "many"]) ['few', 'many'] >>> st.multimode([4, 1, 2, 2, 3, 5]) [2] 

    Примечание . Функция всегда возвращает list , даже если вы передаете одномодовый образец.

    Заключение

    Среднее (или среднее), медиана и мода обычно являются нашим первым взглядом на выборку данных, когда мы пытаемся понять центральную тенденцию данных.

    В этом руководстве мы узнали, как найти или вычислить среднее значение, медиану и режим с помощью Python. Сначала мы пошагово рассмотрели, как создавать наши собственные функции для их вычисления, а затем как использовать statistics Python как быстрый способ найти эти показатели.

    Licensed under CC BY-NC-SA 4.0

    Функция median() модуля statistics в Python, медиана последовательности

    Медиана (среднее значение) числовой последовательности

    Синтаксис:
    import statistics statistics.median(data) 
    Параметры:
    • data — данные, последовательность или итерация.
    Возвращаемое значение:
    • медиану (среднее значение) числовой последовательности data .
    Описание:

    Функция median() модуля statistics возвращает медиану (среднее значение) числовой последовательности data , используя общий метод “среднее из двух средних”.

    Аргумент данных data может быть последовательностью или итерацией. Если последовательность data пуста, то возникает ошибка StatisticsError .

    Медиана это число, характеризующее выборку (например, набор чисел) и является надежным показателем центрального местоположения в последовательности и меньше зависит от наличия «всплесков» в элементах. В более общем случае медиану можно найти, упорядочив элементы выборки по возрастанию или убыванию и взяв средний элемент.

    Когда количество элементов последовательности нечетное, то возвращается средний элемент данных:

    >>> import statistics >>> statistics.median([1, 3, 5]) # 3 

    Когда количество элементов последовательности четное, то медиана интерполируется путем взятия среднего из двух средних значений:

    >>> import statistics >>> statistics.median([1, 3, 5, 7]) # 4.0 

    Такой расчет подходит, когда данные дискретны и нет претензий к тому, что медиана может не соответствовать фактическому значению элемента последовательности.

    Если данные являются порядковыми (поддерживает операции с порядком), но не числовыми (не поддерживает сложение), рассмотрите возможность использования функции statistics.median_low() или statistics.median_high() .

    • ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
    • Функция mean() и fmean() модуля statistics, среднее арифметическое
    • Функция geometric_mean() модуля statistics, среднее геометрическое
    • Функция harmonic_mean() модуля statistics, среднее гармоническое
    • Функция median() модуля statistics, медиана последовательности
    • Функция median_low() модуля statistics, наименьшее среднее значение
    • Функция median_high() модуля statistics, наибольшее среднее значение
    • Функция median_grouped() модуля statistics, медиана непрерывных данных
    • Функция mode() модуля statistics, распространенный элемент
    • Функция multimode() модуля statistics, часто встречающиеся элементы
    • Функция pstdev() модуля statistics, стандартное отклонение
    • Функция pvariance() модуля statistics, дисперсия элементов
    • Функция stdev() модуля statistics, выборочное отклонение
    • Функция variance() модуля statistics, выборочная дисперсия
    • Функция quantiles() модуля statistics, интервалы равной вероятности
    • Класс NormalDist() модуля statistics, распределение случайной величины
    • Функция covariance() модуля statistics ковариация данных
    • Функция correlation() модуля statistics, корреляция Пирсона
    • Функция linear_regression() модуля statistics, линейная регрессия

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *