Gibt es ein Statistik-Modul für Python 2.7?

Gibt es ein Statistik-Modul (z.B. für die Standardabweichung der Grundgesamtheit) in Python 2.7?

Fand ich diesen link für Python ist3, und fände es sehr nützlich, um....

https://docs.python.org/3/library/statistics.html

Ich fand die scipy und numpy Statistik-Module, die standard-Abweichung, aber das ist immer auf die Achse ein array. Was ich will ist, um in der Lage sein, die Berechnung der Standardabweichung zum Beispiel, indem Sie die zahlen und nicht auf mich selbst verlassen für die Eingabe der korrekten mathematischen Gleichung.

So zum Beispiel in python 3 sieht es aus wie ich dies tun könnte:

 pstdev([1.5, 2.5, 2.5, 2.75, 3.25, 4.75]) 
 0.986893273527251

Okay, so erkannte ich, dass Sie mehr leisten kann numpy als ich dachte. Zum Beispiel, mit a ein array, was ich tun kann:

numpy.std(a[0,1:9])

Jedoch, was ich tun möchte, ist nehmen Sie verschiedene Teile von ein numpy-array als Eingabe (nicht nur eine Scheibe).

So zum Beispiel auf der Zeile 0 ist, will ich die zahlen von 1 bis 8 und Zeile 2 möchte ich die zahlen 1:3. So Frage ich mich, wie diese verschiedenen Scheiben von verschiedenen Standorten und setzen Sie dann in die Funktion. Kann ich das irgendwie kombinieren zwei oder mehr Scheiben in einen Ausdruck und die Verwendung der array-ähnliche Eingabe, die erforderlich ist für die numpy.std Funktion?

InformationsquelleAutor oaklander114 | 2014-11-20
  1. 6

    Nicht eingebaut, aber NumPy ist sehr beliebt.

    Hier ist, was verfügbar ist für stddev:

    Beispiel verwenden:

    >>> import numpy
>>> a=numpy.array([1.5, 2.5, 2.5, 2.75, 3.25, 4.75])
>>> numpy.std(a)
0.98689327352725098

    Nachfolge-Frage noch nicht wirklich klar, aber ist es das, was du suchst?

    >>> b=numpy.array([[1.5, 2.5, 2.5, 2.75, 3.25, 4.75], [10,20,30,40,50,60]])
>>> b
array([[  1.5 ,   2.5 ,   2.5 ,   2.75,   3.25,   4.75],
       [ 10.  ,  20.  ,  30.  ,  40.  ,  50.  ,  60.  ]])
>>> c = b[0][:4]
>>> c
array([ 1.5 ,  2.5 ,  2.5 ,  2.75])
>>> d = b[1][2:5]
>>> d
array([ 30.,  40.,  50.])
>>> e = numpy.append(c, d)
>>> e
array([  1.5 ,   2.5 ,   2.5 ,   2.75,  30.  ,  40.  ,  50.  ])
>>> numpy.std(e)
19.404725387052988
    • ja, aber das ist nur auf die Achse ein array, richtig?
    • Es tut genau das, was Sie gefragt haben. Siehe auch Beispiel code, den ich gerade Hinzugefügt.
    • sorry wir,wieder laufen nach einander, haben einen Blick auf meine Bearbeiten, Wie mache ich Scheiben in einem array on-the-fly?
    • als derzeit bearbeitet (wie es aussieht, 3 Minuten vor Ihren letzten Kommentar), es ist eine demonstration, dass in der Antwort, nicht?
    • Was Fragen Sie? Sie enthalten ein Beispiel-array in deiner Frage. Wenn Sie einen followup, geben eine bestimmte variation über das Beispiel-array zu klären, was Sie wollen. Was bedeutet a[0,1:9],a[1,1:3] bedeuten?
    • sorry für die Verwirrung. Ich machte noch ein edit. Ich denke, dass sollte klar sein, aber wenn nicht, lassen Sie mich wissen, was ist nicht klar. Danke!!!

    InformationsquelleAutor dkamins
  2. 0

    können Sie scipy/numpy

    ebenfalls zu hören ist die Liste der Statistik-Pakete für python mit kurzen Beschreibungen

    https://wiki.python.org/moin/NumericAndScientific

    InformationsquelleAutor girish946
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