用Python实现MAD计算

最新推荐文章于 2025-03-24 13:36:21 发布

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文章标签： python numpy 开发语言

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本文展示了如何利用Python和NumPy库计算中位数绝对偏差（MAD），这是一种对极端值不敏感的数据分散度量方法。通过定义一个函数，可以方便地对包含极端值的数据集求MAD。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用Python实现MAD计算

本文介绍如何使用Python计算中位数绝对偏差（Median Absolute Deviation，MAD）。

MAD是描述一组数据的分散程度的指标。与标准差相比，它对极端值不敏感，因此更适合应用在有极端值存在的数据集上。

首先，我们需要导入NumPy库，它能够提供用于数值计算的功能。

import numpy as np

接着，我们定义一个函数来计算MAD。该函数使用numpy.median函数计算中位数，然后计算每个数据点与中位数的绝对差，最后使用numpy.median函数计算这些绝对差的中位数。

def mad(data):

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Python实现异常检测及MAD算法

m0_47037246的博客

06-16

610

LOF（局部离群因子）算法是一种基于密度的算法，它将每个数据点与其最近的k个邻居进行比较，并计算其局部离群因子。MAD（Median Absolute Deviation）算法是一种基于中位数的算法，用于检测多变量数据中的异常值。它使用中位数以及每个变量的绝对差异的中位数来计算阈值，然后将大于阈值的数据点标记为异常值。异常检测是指在数据集中寻找与其他数据明显不同的数据点的过程。通过Python提供的库和算法，我们可以轻松地对数据集进行异常检测，更好地发现异常点并进行处理。1.2 进行异常检测。

python使用statsmodels包中的robust.mad函数以及pandas的apply函数计算dataframe中所有数据列的中位数绝对偏差(MAD)

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02-24

617

python使用statsmodels包中的robust.mad函数以及pandas的apply函数计算dataframe中所有数据列的中位数绝对偏差(MAD、Median Absolute Deviation)

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2501_91107684的博客

03-24

409

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1150

1.定义函数：def greet():print("hello")greet()1.2向函数传递信息def user(name):print("hi,"+name+".")user("jack")输出结果：hi,jack.2.实参和形参关键字实参def pet(animal,pet): /*形参print("\nI have a"+animal+".")print(anima...

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weixin_39588265的博客

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961

python简单的介绍使用：一、个人感觉写Python程序，最好用的工具就是pycharm了，自动补全功能可以满足大多数不太喜欢记忆的人群；安装pycharm之前应该先安装python解释器，目前最新的Python是3.5的(登录官网www.python.org官网可以直接下载)二、第一个程序(helloword):如果学过Java的都知道，写一个helloword程序，需要定义类、main方法等...

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04-13

【描述】简短的"MAD2502 计算数学的Python示例"暗示了这可能是一个课程代码库，包含了一系列用Python编写的计算数学实例。这些示例可能涵盖数值分析、微积分、线性代数、概率统计等多个计算数学的核心主题，通过实际...

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1893

背景介绍立体匹配也称作视差估计(disparity estimation)，或者双目深度估计。其输入是一对在同一时刻捕捉到的，经过极线校正的左右图像和。而它的输出是由参考图像(一般以左图作为参考图像)中每个像素对应的视差值所构成的视差图d。视差是三维场景中某一点在左右图像中对应点位置的像素级差距。当给定摄像机的基线距离b和焦距f之后，我们就可以从视差图中自动计算出深度，。所...

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我有一个数据帧：Type Name CostA X 545B Y 789C Z 477D X 640C X 435B Z 335A X 850B Y 152我的数据框中有所有这样的组合,类型为[‘A’,’B’,’C’,’D’]和名称[‘X’,’Y’,’Z’].我使用groupby方法获取特定组合的统计数据,如A-X,A...

使用Python计算DataFrame中特定数据列的中位数绝对偏差（Median Absolute Deviation，简称MAD）是一项常见的统计任务

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使用Python计算DataFrame中特定数据列的中位数绝对偏差（Median Absolute Deviation，简称MAD）是一项常见的统计任务。函数来计算DataFrame中特定数据列的中位数绝对偏差。这种方法可以方便地应用于更大的数据集和更复杂的计算任务中，以帮助我们进行统计分析和数据处理。函数来计算每个元素的绝对偏差，并返回这些绝对偏差的中位数。的特定数据列，我们将对该列计算MAD。现在，我们可以定义一个函数来计算给定数据列的MAD。函数将该函数应用于DataFrame的特定列。

madmom：Python音频和音乐信号处理库

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就像任何其他数据一样，在处理地理空间数据时，识别和纠正异常值是数据准备中的关键步骤，可确保任何后续分析的准确性。在本文中，我们将探索这种简单而强大的基于 MAD 的方法，以在 Python 中识别和调整地理空间异常值，使您的数据分析更加稳健和可靠。通过组合这些异常值，我们可以可视化数据集中的内部值和异常值。在分别识别经度和纬度上的异常值后，我们将这些发现结合起来，以获得数据集中异常值的完整图像。其次，如果您认为某些可能的异常值被检测为异常值，而您只需要捕获极端异常值，则可以提高阈值来实现这一点。

Python使用numpy包编写自定义函数计算中位数绝对偏差(MAD、Median Absolute Deviation)、度量数据列中数据的分散性（ measures of dispersion）

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python儿童入门视频-Python入门视频课程

q6q6q的专栏

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老男孩教育的PYTHON自动化开发课程自2013年第1期到现在已经走到了第12期，2年半的时间里，我们每一期都在对课程细节进行不同程度的优化，课程总时长也从最开始的2个月延长至第12期的五到六月，更新内容足足翻了一倍多，我们培养出来的几百名学员目前已活跃在各大互联网公司的自动化岗位上。然而我们也希望学员在毕业时能获取到更多的知识，进入企业后可以立刻上手进行自动化系统的开发相关工作，或者尝试做一个纯...

离群值/异常值的处理方法：MAD法与绝对中位差（Python实现）

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在实际应用中，除了标记离群值外，我们还可以选择删除离群值、替换为缺失值或使用其他插值方法进行填充，具体取决于数据集的特点和分析任务的要求。MAD法的基本思想是，假设数据服从一个稳定的分布，绝大多数的数据点应该位于中位数附近，而离群值的绝对中位差较大。通过设置适当的阈值，我们可以将超过阈值的数据点标记为离群值，并采取相应的处理策略。在示例代码中，我们生成了一个包含离群值的示例数据集，其中前1000个数据点服从均值为0、标准差为1的正态分布，后10个数据点服从均值为10、标准差为1的正态分布。

python调试神器_Python里三个最高逼格的调试神器

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python 实现average absolute deviation平均绝对偏差算法

luthane的博客

09-19

1650

平均绝对偏差（Average Absolute Deviation，简称AAD或MAD）是一种衡量数据集中各数值与中心趋势（如平均值或中位数）之间差异的统计量。在平均绝对偏差算法中，通常计算每个数据点与中心趋势（如平均值或中位数）之间的差的绝对值，然后求这些绝对值的平均值。以下是使用平均值作为中心趋势计算平均绝对偏差的步骤：计算平均值：首先，计算数据集中所有数值的平均值。平均值xˉ∑i1nxinxˉn∑i1nxi其中，xix_ixi。

MAD python 实现

05-23

MAD（Move-Avoidance-Detection）是一种基于地图的游戏辅助工具，可以帮助玩家自动移动、避开障碍物、检测精灵并自动捕捉。下面是一个简单的 MAD Python 实现： ```python import requests import json import time # 设置 API 地址和密钥 api_url = 'https://your-api-url.com/rpc' api_key = 'your-api-key' # 设置起点和终点坐标 start_lat = 40.7127 start_lon = -74.0059 end_lat = 40.7589 end_lon = -73.9851 # 设置移动速度和步长 speed = 10 # 单位：千米/小时 step = 0.001 # 单位：经纬度 # 计算移动距离和时间 distance = ((end_lat - start_lat)**2 + (end_lon - start_lon)**2)**0.5 time_in_sec = distance / (speed / 3.6) # 计算移动方向和步数 direction = (end_lat - start_lat) / distance, (end_lon - start_lon) / distance steps = int(distance / step) # 移动并检测 for i in range(steps): # 计算新坐标 lat, lon = start_lat + i * step * direction[0], start_lon + i * step * direction[1] # 发送请求 payload = {"location": {"latitude": lat, "longitude": lon}} headers = {"Content-Type": "application/json", "X-Access-Token": api_key} response = requests.post(api_url, data=json.dumps(payload), headers=headers) # 解析响应 data = json.loads(response.text) if data['responses'] and 'GET_MAP_OBJECTS' in data['responses'][0]: map_objects = data['responses'][0]['GET_MAP_OBJECTS'] for map_cell in map_objects['map_cells']: for wild_pokemon in map_cell['wild_pokemons']: # 捕捉精灵 catch_pokemon(wild_pokemon) time.sleep(1) # 等待 1 秒后继续移动 for catchable_pokemon in map_cell['catchable_pokemons']: # 捕捉精灵 catch_pokemon(catchable_pokemon) time.sleep(1) # 等待 1 秒后继续移动 for nearby_pokemon in map_cell['nearby_pokemons']: # 检测附近的精灵 detect_pokemon(nearby_pokemon) time.sleep(1) # 等待 1 秒后继续移动 # 等待一段时间后再次移动 time.sleep(time_in_sec / steps) ``` 这段代码中，我们首先设置了 API 地址和密钥，以及起点和终点的坐标。然后计算了移动距离、时间、方向和步数。在移动过程中，我们向 API 发送请求，获取当前位置的地图信息，并检测是否有精灵出现或附近有精灵。如果有，就进行捕捉或检测操作。最后，我们等待一段时间后再次移动，直到到达终点为止。