一、 问题：平均数——描述了数据的中心所在，但是，无法描述数据的分散情况。 目的：描述数据相对于，平均数的分布情况。 二、目录： 1.全距（极差） 2.四分位距 3.箱型图 4.方差、标准差 5.标准分 三、 1.全距（极差）： 1.1 计算方法： 全距 = max（上界） - min（下界） 1.2 上界——数据集中的最大值m
转载
2023-12-21 15:31:29
204阅读
# 实现Java极差越级计算
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何实现“Java极差越级计算”。在本文中，我将向你展示整个流程，并详细介绍每一步需要做什么，包括所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 流程步骤
下表展示了实现Java极差越级计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 输入两个数值 |
| 2 | 判断两个数值
原创
2024-04-21 04:20:36
50阅读
计算最小值numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue])，即返回数组的最小值或沿轴的最小值 我们发现当，axis= 0和 axis=1时，是沿着轴进行操作。计算最大值numpy.amax(a[, axis=None, out=None, keepdi
转载
2024-04-26 12:58:20
193阅读
pandas核心一、pandas描述性统计数值型数据的描述性统计主要包括了计算数值型数据的完整情况、最小值、均值、中位 数、最大值、四分位数、极差、标准差、方差、协方差等。在NumPy库中一些常用的统计学函数也可用于对数据框进行描述性统计。np.min 最小值
np.max 最大值
np.mean 均值
np.ptp 极差
np.median 中位数
np.std 标准差
np.var
转载
2023-12-14 15:25:11
678阅读
# 学习如何用Python计算极差
欢迎你，作为一名刚入行的小白，今天我们将一起学习如何用Python计算一组数字的极差。极差是指一组数据中最大值与最小值之差，通常用于衡量数据的离散程度。接下来的内容将逐步引导你完成这个项目。
## 流程概述
在着手编写代码之前，我们首先了解一下实现的流程。下面是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 |
pandas描述性统计数值型数据的描述性统计主要包括了计算数值型数据的完整情况、最小值、均值、中位 数、最大值、四分位数、极差、标准差、方差、协方差等。在NumPy库中一些常用的统计学函数也可用于对数据框进行描述性统计。np.min 最小值
np.max 最大值
np.mean 均值
np.ptp 极差
np.median 中位数
np.std 标准差
np.var 方差
np.co
转载
2024-01-03 19:01:27
205阅读
# Java 极差实现指南
作为一名刚入行的小白，了解如何实现“Java 极差”可能会让你感到困惑。但别担心，本文将为你提供一个清晰的指南，帮助你一步步理解和实现这一目标。
## 整体流程
在实现 Java 极差之前，我们需要明确整个流程。以下是步骤的总结：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------
# Python计算极差的函数
## 引言
在统计学中，极差是一种用来衡量一组数据的离散程度的指标。它表示数据中最大值与最小值之间的差异程度。在Python中，我们可以使用一些简单的代码来计算极差。
## 什么是极差？
极差是统计学中常用的一种衡量离散程度的统计量。它是通过计算数据集的最大值和最小值之间的差异来得到的。
我们可以通过以下公式来计算极差：
```
极差 = 最大值 - 最小值
原创
2023-08-01 17:28:59
1436阅读
# Python计算移动极差函数
在数据分析和科学计算中，极差（Range）是指一组数据的最大值与最小值之间的差距。在某些情况下，我们需要计算“移动极差”，它能够反映数据随时间的变化情况。移动极差通常用于时间序列数据分析，可以帮助我们监测数据的波动程度。本文将介绍如何利用Python实现移动极差函数并给出代码示例。
## 移动极差的概念
移动极差是对数据集中的每个时间窗口计算的极差，它是一个
计算最大(小)值 numpy.amin(a[], axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue]) 其中axis控制a[]中比较大小的方向。极差： numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue) Range of va
转载
2023-07-12 21:30:57
393阅读
返回Opencv-Python教程本文介绍图像统计功能相关的函数，包含统计元素中非零值的数量、最小值、最大值、和、均值、标准差，以及单行或单列的最小值、最大值、和、均值。1、非0值数量 countNonZerocountNonZero()用来统计元素值为非0值的像素点个数。接口形式：cv2.countNonZero(src) -> retval参数含义：src：输入图像，必须为单通道图像；r
转载
2023-09-07 17:57:59
242阅读
前面我们介绍了测量系统，以及测量系统五类误差分别的含义，下面我们将继续分析每种误差的计算方法。本章我们分享的是测量系统五种偏差计算方法之稳定性篇。 首先，要带着大家再次回顾下稳定性的定义。稳定性：指在一段时间内，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性，进行测量所获得的总变差，也就是说稳定性是随着时间的变化偏倚或波动宽度的变化。 稳定性就是过程随时间的变化 那么，我们就进入
转载
2023-11-30 15:49:40
110阅读
盈飞无限spc软件-均值极差图 均值极差图(X-R)是最常用、最基本的SPC计量型控制图，控制对象多为：长度、重量、强度、厚度、时间等计量值，其适用范围之广、灵敏度之高是其他SPC控制图无法比拟的。那么如何绘制并使用均值极差图，本文将分步骤详细说明。第一步，确定控制对象。(1)选择技术上最重要的控制对象；(2)若指标之间有因果关系，则选择作为因的指标为统计量；(3)控制对象要明确，便于大家
转载
2023-11-01 16:59:50
185阅读
4.2离散程度的度量分类数据：异众比率顺序数据：四分位差数值型数据：方差和标准差相对离散程度：离散系数描述样本数据离散程度的统计量主要有全距、四分位距、方差、标准差以及测度相对离散程度的离散系数等4.2.1全距和四分位距1.全距全距是一组数据的最大值与最小值之差，也称极差，用R表示。R = max(x) - min(x)容易受极端值的影响，不能全面反映数据的差异状况。虽然全距在实际中很少单独使用，
转载
2023-12-16 21:20:48
754阅读
批量字符替换、数值大小比较并重新赋值cal_repeat()函数的实际操作1.不考虑处理变量。考虑多变量和指定2列变量的情况（长数据）：2.考虑处理变量。考虑多处理，多变量的情况（长数据）：3.考虑处理变量。考虑多处理，多变量的情况（宽数据）： 为了处理两列或者多列以及多变量重复样本间的组合差值，编了一个函数进行批量处理。今天与大家分享 DailyTools包中我编写的一个 cal_re
转载
2023-07-04 20:15:53
435阅读
目录 一、sum函数通用格式二、sum函数相关参数三、sum函数举例1、普通求和2、按单个属性（轴）求和3、按多个指定属性（轴）求和四、sum函数总结 一、sum函数通用格式sum函数的调用格式如下：numpy.sum(a, axis = None, dtype = None, out = None, keepdims = <no value>, initial = <
转载
2023-12-13 20:50:16
29阅读
Java基础面试题（五） 文章目录Java基础面试题（五）标识符和关键字的区别是什么？Java 语言关键字有哪些？自增自减运算符移位运算符continue、break 和 return 的区别是什么？ 单行注释：通常用于解释方法内某单行代码的作用。多行注释：通常用于解释一段代码的作用。文档注释：通常用于生成 Java 开发文档。用的比较多的还是单行注释和文档注释，多行注释在实际开发中使用的相对较少
转载
2024-09-26 19:20:31
42阅读
# 极差与 Python：计算数据波动的简单方法
在数据分析和统计学中，“极差”是一个重要的概念。它被用来度量一组数据中最大值和最小值之间的差距，从而反映数据的波动程度。在Python中，我们能够使用简单的代码来快速计算极差。本文将带您一起探索极差的概念，并通过代码示例深入理解它的应用。
## 什么是极差？
极差（Range）是数据集中最大值与最小值之间的差。其计算公式为：
\[ \tex
原创
2024-10-07 04:45:12
36阅读
正交试验极差分析流程如下图：正交试验说明正交试验是研究多因素试验的设计方法。对于多因素、多水平的实验要求，如果每个因素的每个水平都要进行试验，这样就会耗费大量的人力和时间，正交试验可以选择出具有代表性的少数试验进行试验，从而找出最优试验方案。例如进行一个三因素三水平的试验，按照全面试验的思想，就要进行=27次实验，实验次数多且重复；但是如果选择进行正交试验就只需要做9次试验，大大节省了人力物力和时
转载
2023-09-24 21:01:08
272阅读
描述性统计数据的位置#求平均数
df.mean()
#求中位数
df.median()
#求众数
df.mode()
#求上下四分位数
[df.quantile(i) for i in [0.25,0.75]]
#求极差
df.max()-df.min()
#求平均绝对偏差
df.mad()
#求方差
df.var()
#求标准差
df.std()离散度指标极差是指一个数据集中最大值与最小值之差，
转载
2023-08-09 17:04:22
791阅读
