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
先看一下 matplotlib画峰峦图的效果学习地址：https://matplotlib.org/matplotblog/posts/create-ridgeplots-in-matplotlib/使用 JoyPyJoyPy是一个基于 matplotlib+pandas 的单功能Python软件包，其目的仅在于：绘制Joyplots（又称脊线图）。安装pip install -i http://
数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何，其衡量的标准和方式有很多，而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下：极差：极差为数据样本中的最大值与最小值的差值，是所有方式中最为简单的一种，它反应了数据样本的数值范围，是最基本的衡量数据离散程度的方式，受极值影响较大。如在数学考试中，一个班学生得分的极差为60，反应了学习最好的学生与学习最差的学
python_异常值_EllipticEnvelope法和四分位差法# 加载库import numpy as npfrom sklearn.covariance import EllipticEnvelopefrom sklearn.datasets import make_blobs# 创建爱模拟数据# sklearn 中 make_blobs模块使用# sklearn.d...
原创
2022-07-18 14:56:11
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古典概型的样本总量是一定的，且每种可能的可能性是相同的， 1、中位数：median(x)2、百分位数：quantile(x)或者quantile(x,probe=seq(0,1,0.2)) #后面这个是设置参数，零到一的范围，每隔0.2算一次 不知道叫啥的很方便的函数：fivenum(x,na.rm=TRUE) #输出五个数最大值、最小值、下四分位数、上四分位数、中位数
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2023-10-03 10:24:28
177阅读
# Python四分位数的计算方法
## 1. 流程概览
对于Python计算四分位数，我们可以按照以下流程进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | --------------------------------------- |
| 步骤一 | 对数据进行排序
原创
2023-07-25 21:42:58
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一、定义 四分位数（Quartile）是统计学中分位数的一种，即把所有数据由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数据就是四分位数。 第一四分位数 (Q1)，又称“下四分位数”，等于该样本中所有数据由小到大排列后第25%的数据。 第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数据由小到大排列后第50%数据。
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2023-06-25 15:35:06
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识别原理我们采取一种有监督式学习的方法来识别验证码，包含以下几个步骤图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存人工标注 - 对切割的字符图片进行人工标注，作为训练集训练数据 - 用KNN算法训练数据检测结果 - 用上一步的训练结果识别新的验证码下面我们来逐一介绍一下每一步的过程，并给出具体的代码实现。 127是我们设
Numpy简介 Numpy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。其部分功能如下： ①ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 ②用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。
二维差分下面实现了一个行取值[b1,b2],列取值是[e1,e2]的矩阵整体加一void add(int b1,int b2,int e1,int e2){ ++p[b1][e1];++p[b2+1][e2+1]; --p[b1][e2+1];--p[b2+1][e1];}
原创
2022-02-10 17:54:20
146阅读
二维差分下面实现了一个行取值[b1,b2],列取值是[e1,e2]的矩阵整体加一void add(int b1,int b2,int e1,int e2){ ++p[b1][e1];++p[b2+1][e2+1]; --p[b1][e2+1];--p[b2+1][e1];}
原创
2021-08-26 15:47:58
155阅读
# Hive四分位数
四分位数是统计学中常用的概念，用来描述数据分布的特征。在Hive中，我们可以使用内置函数来计算数据的四分位数。本文将介绍Hive中四分位数的概念以及如何使用Hive函数计算四分位数。
## 一、什么是四分位数
四分位数是将一组数据分成四个等分的值。它们分别是第一四分位数（Q1）、第二四分位数（Q2，也是中位数）、第三四分位数（Q3）。其中，第一四分位数是数据中25%位置
原创
2024-01-16 04:35:57
336阅读
# 实现 MySQL 四分位数
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 查询数据: 执行SQL语句
查询数据 --> 计算四分位数: 使用PERCENTILE_CONT函数
计算四分位数 --> 结束: 返回结果
结束 --> [*]
```
## 步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-04-17 04:52:20
82阅读
## 什么是四分位数？
在统计学中，四分位数是将一个数据集分成四个等份的统计量。通过四分位数，我们可以更好地了解数据的分布情况，包括数据的中位数、离群值等信息。在数据库中，我们可以使用SQL语句来计算四分位数，下面我们将介绍如何在MySQL中计算四分位数。
## MySQL中的四分位数计算
在MySQL中，我们可以使用内置函数来计算四分位数。通常，我们可以使用`PERCENTILE_CONT
原创
2024-04-20 06:24:14
99阅读
## 实现 Python 四分位数
### 流程概述
在实现 Python 四分位数的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入必要的库
2. 加载数据
3. 对数据进行排序
4. 计算四分位数
下面我们将逐步详细介绍每个步骤所需的代码和操作。
### 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入一些必要的库来支持我们的实现。在本次任务中，我们将使用 pandas 库来加载和处理数据
原创
2023-11-11 04:41:08
124阅读
# 使用Violin Plot设置四分位
在数据可视化中，Violin Plot（小提琴图）是一种常用的图表类型，它能够展示数据的分布形状，包括密度估计和四分位。四分位是统计学中用来描述数据分布的重要概念之一，包括上四分位数（Q3）、中位数（Q2）、下四分位数（Q1）以及异常值。
本文将介绍如何使用Python的Seaborn库创建Violin Plot，并设置显示四分位信息。
## 1.
原创
2024-04-01 06:23:54
105阅读
# 教你如何实现“四分位法python程序”
## 概述
在统计学中，四分位法是一种用于描述数据集分布的方法，将数据集分为四个等份，每个等份包含了数据集中25%的数据。在Python中，我们可以使用numpy库来实现四分位法。
## 流程
下面是实现“四分位法python程序”的流程：
```mermaid
erDiagram
数据集 --|> 四分位法
四分位法 --|
原创
2024-06-25 04:36:24
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http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%9B%E5%88%86%E4%BD%8D%E6%95%B0四分位数（Quartile）是统计学中分位数的一种，即把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。 目录 [隐藏] 1 概念2 运算过程3 例如4 应用5&n
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2023-09-15 10:04:46
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通常，可以使用箱形图来分析总结数据，如下图1所示。从图中可以看出各科成绩的最高分和最低分、平均分及各分位对应的分数。图1下面详细介绍绘制步骤。第1步：准备数据，如下图2所示。图2其中，单元格区域A1:C21为各科成绩表，单元格区域E1:H7为根据各科成绩表计算出来的数值。单元格F2中的公式，用来计算相应科目成绩的第1个四分位数：=QUARTILE(A2:A21,1)单元格F3中的公式，用来计算相应
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2024-04-04 07:48:45
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# Hive SQL 获取四分位数的步骤指南
在数据分析中，四分位数是一种重要的统计指标，可以帮助我们理解数据的分布情况。Hive SQL 提供了简单的方式来计算四分位数。本文将为初学者提供一个详细的指南，包括实施流程、所需代码以及注释。
## 流程概述
下面是获取四分位数的流程步骤：
| 步骤 | 描述
