पायथन में statistics कीवर्ड इम्पोर्ट करके मैथमेटिकल एक्सप्रेशन, स्टैटिस्टिकल डेटा को हल करने की क्षमता होती है। पायथन विभिन्न प्रकार के स्टैटिस्टिकल और मैथमेटिकल ऑपरेशन्स कर सकता है।
ये फंक्शन्स सैंपल या पॉपुलेशन से औसत मान की गणना करते हैं।
| mean() | डेटा का अंकगणितीय माध्य मान (औसत)। |
| harmonic_mean() | डेटा का हार्मोनिक माध्य मान। |
| median() | डेटा का माध्यिका मान (मध्य मान)। |
| median_low() | डेटा का निम्न माध्यिका मान। |
| median_high() | डेटा का उच्च माध्यिका मान। |
| median_grouped() | ग्रुप्ड डेटा की माध्यिका और ग्रुप्ड डेटा के 50वें पर्सेंटाइल की गणना। |
| mode() | डेटा का अधिकतम ऑकरेंस वाला नंबर। |
mean()
यह फंक्शन सीक्वेंस या इटरेटर में सैंपल डेटा का अंकगणितीय माध्य या औसत मान की गणना करता है।
उदाहरण
list = [1, 2, 3, 3, 4, 5]
print("The mean values is: ", end="")
print(statistics.mean(list))आउटपुट
The mean value is: 3
harmonic_mean()
यह फंक्शन सीक्वेंशियल या इटरेटिव रियल-वैल्यूड नंबर्स (हार्मोनिक_मीन) की गणना करता है।
उदाहरण
list = [1, 2, 3]
print("The harmonic_mean values is: ", end="")
print(statistics.harmonic_mean(list))आउटपुट
The harmonic_mean values is: 1.6363636363636365
median()
यह फंक्शन इटरेटिव ऑर्डर में अंकगणितीय डेटा के मध्य मान की गणना करता है।
उदाहरण
list = [1, 3, 5, 7]
print("The median values is: ", end="")
print(statistics.median(list))आउटपुट
The median values is: 4.0
median_low()
यह फंक्शन ऑड नंबर के मामले में डेटा की माध्यिका की गणना करता है लेकिन इवन नंबर के मामले में यह डेटा के दो मध्य एलिमेंट्स में से निचले की गणना करता है।
उदाहरण
list = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
print("The median_low values is: ", end="")
print(statistics.median_low(list))आउटपुट
The median_low values is: 2
median_high()
यह फंक्शन ऑड नंबर के मामले में डेटा की माध्यिका की गणना करता है, लेकिन इवन नंबर के मामले में, यह डेटा के दो मध्य एलिमेंट्स में से उच्च की गणना करता है।
उदाहरण
list = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
print("The median_high values is: ", end="")
print(statistics.median_high(list))आउटपुट
The median_high values is: 3
median_grouped()
यह फंक्शन ग्रुप्ड डेटा की माध्यिका की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है और ग्रुप्ड डेटा के 50वें पर्सेंटाइल की भी गणना करता है।
उदाहरण
list = [2, 2, 3, 4]
print("The median_grouped values is: ", end="")
print(statistics.median_grouped(list))आउटपुट
The median_grouped values is: 2.5
mode()
यह फंक्शन डिस्क्रीट या नॉमिनल डेटा से सबसे कॉमन डेटा पॉइंट या अधिकतम ऑकरेंस वाली संख्या लौटाता है।
उदाहरण
list = [2, 2, 3, 4, 4, 1, 2]
print("The mode values is: ", end="")
print(statistics.mode(list))आउटपुट
The mode values is: 2