Рубрики

Статистика Python | функция режима

Режим набора значений данных — это значение, которое появляется чаще всего . Это значение, при котором данные, скорее всего, будут выбраны. Режимом непрерывного распределения вероятностей часто считается любое значение x, при котором его функция плотности вероятности имеет локально максимальное значение, поэтому любой пик является модой.

Python очень надежен, когда дело доходит до статистики и работы с набором большого диапазона значений. Модуль статистики имеет очень большое количество функций для работы с очень большими наборами данных. Функция mode () является одним из таких методов. Эта функция возвращает надежную меру центральной точки данных в заданном диапазоне наборов данных.

Пример :

Given data-set is :  [1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 7, 8]
The mode of the given data-set is 4
Logic : 4 is the most occurring/ most common element from the given list
Syntax :
mode([data-set])
Parameters : 
[data-set] which is a tuple, list or a iterator of 
real valued numbers as well as Strings.
Return type : 
Returns the most-common data point from discrete or nominal data.
Errors and Exceptions : 
Raises StatisticsError when there are two modes 
present in a single list, or when data set is empty .


Код № 1:
Этот фрагмент демонстрирует функцию mode () на простом примере.

# Python-код для демонстрации
# использование функции mode ()

  
# mode () функция подмножества модуля статистики
# Нам нужно импортировать модуль статистики перед выполнением любой работы

import statistics

  
# объявление простого набора данных, состоящего из вещественных значений
# положительные целые числа.

set1 =[1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6]

  
# В данном наборе данных
# Количество 1 равно 1
# Количество 2 равно 1
# Количество 3 равно 2
# Количество 4 - 3
# Количество 5 равно 2
# Количество 6 - 1
# Мы можем заключить, что 4 имеет самое высокое распределение населения
# Таким образом, режим set1 равен 4

  
# Режим распечатки заданного набора данных

print("Mode of given data set is % s" % (statistics.mode(set1)))

Выход :

Mode of given data set is 4

Код № 2: В этом коде мы будем демонстрировать функцию mode () для различных наборов данных.

# Python-код для демонстрации
# работа функции mode ()
# на различный диапазон типов данных

  
# Импорт модуля статистики

from statistics import mode

  
# Импорт модуля дробей как fr
# Позволяет рассчитать значение
# устанавливается в дроби

from fractions import Fraction as fr

  
# кортеж положительных целых чисел

data1 = (2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7)

  
# кортеж из набора значений с плавающей точкой

data2 = (2.4, 1.3, 1.3, 1.3, 2.4, 4.6)

  
# кортеж из набора дробных чисел

data3 = (fr(1, 2), fr(1, 2), fr(10, 3), fr(2, 3))

  
# кортеж из набора целых отрицательных чисел

data4 = (-1, -2, -2, -2, -7, -7, -9)

  
# кортеж строк

data5 = ("red", "blue", "black", "blue", "black", "black", "brown")

  

  
# Распечатка режима вышеперечисленных наборов данных

print("Mode of data set 1 is % s" % (mode(data1)))

print("Mode of data set 2 is % s" % (mode(data2)))

print("Mode of data set 3 is % s" % (mode(data3)))

print("Mode of data set 4 is % s" % (mode(data4)))

print("Mode of data set 5 is % s" % (mode(data5)))

Выход :

Mode of data set 1 is 5
Mode of data set 2 is 1.3
Mode of data set 3 is 1/2
Mode of data set 4 is -2
Mode of data set 5 is black

Код № 3: В этом фрагменте кода будет продемонстрировано, когда поднимается StatisticsError

# Python-код для демонстрации
# ошибка статистики в функции mode

  
«»»
Статистическая ошибка возникает при использовании режима, когда есть
два равных режима присутствуют в наборе данных и когда набор данных
пусто или пусто
«»»

  
# импорт модуля статистики

import statistics

  
# создание набора данных, состоящего из двух равных наборов данных

data1 =[1, 1, 1, -1, -1, -1]

  
# В приведенном выше наборе данных
# Количество 1 - 3
# Количество -1 также 3
# StatisticsError будет повышен

  

print(statistics.mode(data1))

Выход L

Traceback (most recent call last):
  File "/home/38fbe95fe09d5f65aaa038e37aac20fa.py", line 20, in 
    print(statistics.mode(data1))
  File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 474, in mode
    'no unique mode; found %d equally common values' % len(table)
statistics.StatisticsError: no unique mode; found 2 equally common values

Приложения: mode () является статистической функцией и в основном используется в финансовых секторах для сравнения значений / цен с данными прошлых периодов, вычисления / прогнозирования вероятных будущих цен из набора распределения цен. Mean () не используется отдельно, но вместе с двумя другими столпами статистики среднее и медиана создают очень мощный инструмент, который можно использовать для раскрытия любого аспекта ваших данных.

Рекомендуемые посты:

Статистика Python | функция режима

0.00 (0%) 0 votes