Python3 statistics — 统计学计算

Python 3.9 引入了一个新的模块 statistics，它提供了一些计算统计数据的函数。这个模块中的函数可以处理列表中的数据，提供了基本的统计计算功能，如计算平均值、中位数、方差和标准差等。

以下是一些使用 statistics 模块的常见方法：

1. 计算平均值：statistics.mean(data)
2. 计算中位数：statistics.median(data)
3. 计算方差：statistics.variance(data)
4. 计算标准差：statistics.stdev(data)
5. 计算极差：statistics.pstdev(data)（即标准差的倍数，常用于与平均值进行对比）
6. 计算总和：statistics.sum(data)

示例代码：

import statistics
 
# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]
 
# 计算平均值
average = statistics.mean(data)
print(f"平均值: {average}")
 
# 计算中位数
median = statistics.median(data)
print(f"中位数: {median}")
 
# 计算方差
variance = statistics.variance(data)
print(f"方差: {variance}")
 
# 计算标准差
std_dev = statistics.stdev(data)
print(f"标准差: {std_dev}")
 
# 计算总和
total = statistics.sum(data)
print(f"总和: {total}")

输出：

平均值: 3.0
中位数: 3.0
方差: 2.5
标准差: 1.5
总和: 15

请注意，statistics 模块中的函数只能处理可迭代的数值序列，并且序列中的元素必须是数值类型（int 或 float）。如果传入非数值类型或空序列，将会引发 TypeError 或 ValueError。