第三十三节课：Python基本统计值计算实例详解

Python基本统计值计算实例详解

目录

• 问题分析
• 功能分解
• 代码实现
• 举一反三

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一、问题分析

基本统计值需求

需要计算一组数据的以下统计指标：

1. 总个数：数据总量
2. 求和：所有数据的总和
3. 均值：数据的平均值
4. 方差：数据离散程度
5. 中位数：数据中间值

输入方式

• 用户通过控制台逐行输入数据
• 空输入表示结束数据录入

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二、功能分解

核心功能模块

模块名称	功能说明	实现要点
数据获取	获取用户输入数据	使用while循环接收不定长输入
均值计算	计算数据平均值	累加求和后除以数据个数
方差计算	计算数据离散程度	基于均值计算平方差平均值
中位数计算	找出数据中间值	排序后取中间位置值

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三、代码实现

1. 数据获取函数

def getNum():
    """获取用户输入数据"""
    nums = []
    while True:
        num = input("请输入数字（直接回车结束输入）: ")
        if num == "":
            break
        nums.append(float(num))
    return nums

2. 均值计算函数

def mean(numbers):
    """计算平均值"""
    s = 0.0
    for num in numbers:
        s += num
    return s / len(numbers)

3. 方差计算函数

def dev(numbers, mean):
    """计算方差"""
    sdev = 0.0
    for num in numbers:
        sdev += (num - mean) ** 2
    return pow(sdev / len(numbers), 0.5)

4. 中位数计算函数

def median(numbers):
    """计算中位数"""
    sorted_numbers = sorted(numbers)
    size = len(sorted_numbers)
    
    if size % 2 == 0:
        return (sorted_numbers[size//2-1] + sorted_numbers[size//2])/2
    else:
        return sorted_numbers[size//2]

5. 主程序逻辑

# 获取数据
data = getNum()

# 计算统计值
m = mean(data)
d = dev(data, m)
med = median(data)

# 输出结果
print(f"数据总量：{len(data)}")
print(f"平均值：{m:.2f}")
print(f"方差：{d:.2f}")
print(f"中位数：{med}")

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四、举一反三

技术要点总结

1. 灵活输入处理

   • 使用while True循环实现不定长输入
   • 通过空字符串判断输入结束

2. 模块化编程

   • 将不同功能封装为独立函数
   • 通过参数传递实现函数间通信

3. 内置函数应用

   • sorted()实现数据排序
   • len()获取数据个数
   • pow()进行幂运算

扩展思路

扩展方向	实现建议
异常处理	添加输入合法性校验
数据可视化	集成matplotlib展示分布
文件数据读取	支持从CSV文件读取数据集
更多统计指标	添加众数、极差等计算功能

最佳实践建议：对于大型数据集，建议使用numpy库进行高效计算（numpy.mean(), numpy.std()等）