文章目录numpy统计函数数据类型随机函数数组的其他函数 numpy统计函数求平均值mean()m1=np.arange(20).reshape((4,5)
#默认求数组所有元素的平均值）
m1.mean()
#axis=0列从上往下
m1.mean(axis=0)
#axis=1行从左往右
m1.mean(axis=1)中位数np.medianar1=np.array([1,3,5,6,8])
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2024-03-07 18:00:53
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# Python移动平均数实现流程
## 介绍
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python实现移动平均数。移动平均数是一种统计方法，用于计算一系列数据中的平均值。它可以帮助我们了解数据的趋势和变化情况。本文将分为以下几个步骤进行介绍：
1. 确定移动平均数的窗口大小
2. 读取数据
3. 计算移动平均数
4. 输出结果
接下来，让我们一步步进行实现。
## 步骤1：确定移动平均数的窗口大
原创
2023-09-20 07:34:00
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# Python中的移动平均数
## 什么是移动平均数？
移动平均数是一种统计分析方法，用于平滑时间序列数据的波动性。它通过计算某一时间段内的数据平均值来减少数据噪声，从而帮助我们更清晰地识别趋势。这在金融分析、市场研究和其他许多领域都广泛应用。
### 移动平均数的类型
1. **简单移动平均数（SMA）**：计算指定范围内所有数据点的平均值。
2. **加权移动平均数（WMA）**：通
原创
2024-09-02 05:26:08
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BIAS : 乖离率，简称Y值，是移动平均原理派生的一项技术指标，其功能主要是通过测算股价在波动过程中与移动平均线出现偏离的程度，从而得出股价在剧烈波动时因偏离移动平均趋势而造成可能的回档或反弹，以及股价在正常波动范围内移动而形成继续原有势的可信度。
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精选
2008-11-21 20:01:00
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时间序列是按时间顺序的一组真实的数字，比如股票的交易数据。通过分析时间序列，能挖掘出这组序列背后包含的规律，从而有效地预测未来的数据。在这部分里，将讲述基于时间序列的常用统计方法。1 用rolling方法计算移动平均值 当时间序列的样本数波动较大时，从中不大容易分析出未来的发展趋势的时候，可以使用移动平均法来消除随机波动的影响。可以说
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2023-08-26 10:59:56
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# 实现加权移动平均数Python
## 摘要
在本文中，我将指导一位刚入行的小白如何实现加权移动平均数Python。作为一名经验丰富的开发者，我将介绍整个流程，并提供每一步所需的代码以及相关解释。
## 流程
### 甘特图
```mermaid
gantt
title 加权移动平均数Python实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
sectio
原创
2024-06-25 04:43:49
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# Python计算移动平均数
移动平均数是一种常见的统计方法，用于平滑时间序列数据，消除噪声，凸显出数据的趋势。在Python中，我们可以使用NumPy库来计算移动平均数。本文将介绍如何使用Python计算移动平均数，并给出代码示例。
## 移动平均数的计算方法
移动平均数是指在一段时间内，计算数据序列中连续若干项的平均数，并将这个平均数作为新的数据点。例如，我们有一个长度为n的数据序列\
原创
2024-07-03 03:50:17
44阅读
最近在工作中需要用到数据分析，发现上学期间学过的丁点统计学知识基本都遗忘了，于是在网易公开课里找了一门统计学的课程学习，顺便把每次的学习成果记录下来，希望对同样在学习数据分析的小伙伴有所帮助。 首先介绍下平均数、中位数和众数。一般情况下，我们观察一组数据的平均水平，需要借助于平均数、中位数和众数三个统计量。&nb
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2023-09-15 23:18:54
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CalStatistics.py
def getNum(): #获取用户不定长度的输入
nums = []
iNumStr = input("请输入数字(回车退出):")
while iNumStr != "":
nums.append(eval(iNumStr))
iNumStr = input("请输入数学(回车退出):")
return nums
def mean(numbers): #计算
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2023-06-13 22:08:51
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是数据挖掘的基础。数值数据： 用于运算分类数据：group by, 文本数据。分类数据描述统计频数统计：单纯对各个分类计数。count百分比。数值数据描述统计统计度量：
平均数中位数median（比平均数更真实反应情况）。如果平均数<>中位数，代表数值分布有倾斜，更多数值靠近中位数。众数, 出现频率最高的数值。分位数标准差图形 分位数分位数（英语：Qu
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2024-01-14 21:23:41
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描述统计（Descriptive Statistics）：将数据的信息以表格， 图形或数值的形式进行汇总。 数据类型：分为定量数据（数值型数据）和定性数据（类别型数据）。数值型数据又可以分为连续型和离散型，类别型数据又可以分为有序型和无序型。 定性数据：频数（frequency）：数据出现的次数。 相对频数（relative frequency）：数据出现的
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2023-09-06 08:56:26
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# 运用几何平均数计算平均数
在数学统计领域，平均数是一种常用来表示一组数据中心位置的指标。除了常见的算术平均数，还有一种重要的平均数——几何平均数。几何平均数在特定情况下，如处理比例、比率和指数增长等数据时，提供了更准确的中心趋势度量。
## 几何平均数的定义
几何平均数是通过将一组非负数的乘积开n次方得到的结果，其中n是数据的数量。它的计算公式如下：
\[
\text{几何平均数} =
【问题描述】 有一天，小A得到了一个长度为n的序列。 他把这个序列的所有连续子序列都列了出来， 并对每一个子序列都求了其平均值， 然后他把这些平均值写在纸上， 并对它们进行排序，最后他报出了第k小的平均值。 你要做的就是模仿他的过程。【输入格式】 第一行两个整数n,k...
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2017-07-20 16:03:00
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【问题描述】 有一天，小A得到了一个长度为n的序列。 他把这个序列的所有连续子序列都列了出来， 并对每一个子序列都求了其平均值， 然后他把这些平均值写在纸上， 并对它们进行排序，最后他报出了第k小的平均值。 你要做的就是模仿他的过程。【输入格式】 第一行两个整数n,k...
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2017-07-20 16:03:00
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传送门二分答案 主要是判断函数 我们用的是减去mid的前缀和 成立条件是，存在form[i]<form[j]&&j-i>=m代码如下：#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;int n,m;long long l,r;lon
原创
2022-11-18 10:43:16
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移动平均法的两个版本移动平均法的两个版本一、移动平均法来预测二、移动平均法看趋势 移动平均法的两个版本最近发现移动平均法有两个版本或者说是两个不同的用途，一个用于预测，另一个用于反映发展趋势。一、移动平均法来预测这是大多数的移动平均法，也是百度出来的。用于预测时，也就是将最近几期的数据求平均值作为下一期的预测值，用了几期的数据就算几期移动平均。例如： 期移动平均公式 其中， 为第 期的实际数据
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2024-04-19 05:39:27
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606. 平均数1读取两个浮点数 A� 和 B� 的值，对应于两个学生的成绩。请你计算学生的平均分，其中 A� 的成绩的权重为 3.53.5，B� 的成绩的权重为 7.57.5。成绩的取值范围在 00 到 1010 之间，且均保留一位小数。输入格式输入占两行，每行包含一个浮点数，第一行表示 A�，第二行表示 B�。输出格式输出格式为 MEDIA = X，其中 X� 为平均分，结果保留五位小数。数据
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2024-05-03 21:25:47
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代码如下: 第一种方法 scores = [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98] avg = sum(scores) / len(scores) print(avg) 结果: 95.125 第二种方法 import numpy print(numpy.mean(scores ...
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2021-09-24 15:26:00
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2.4 理解指数加权平均 Understanding exponentially weighted averages指数加权平均数，是几个优化算法中的关键一环，这些优化算法能帮助你训练NN。 本节将进一步探讨指数加权平均的本质作用。上节介绍过指数加权平均数的关键方程如下下图是伦敦一年气温图上图中，得到的结果是红线；如果它更接近于1，比如，结果就是绿线；如果小一点，如果是，结果就是黄线。现在进一步地
移动平均作为时间序列中最基本的预测方法，计算虽简单但却很实用。不仅可以用于预测，还有一些其他的重要作用，比如平滑序列波动，揭示时间序列的趋势特征。时间序列预测移动平均就是用当前时刻前期的观测值预测下一期的取值。给定一个时间序列，观测值序列为。可预测为前项的平均值，即：其中，为滑动窗口大小表示需要往前推多少期。 根据计算平均数的方法划分，移动平均可分为简单移动平均、指数移动平均、加权移动平均等。移
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2024-03-03 22:44:56
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