均值、中值和众数

从一组数字中我们可以学到什么？

在机器学习（和数学）中，通常存在三中我们感兴趣的值：

• 均值（Mean） - 平均值
• 中值（Median） - 中点值，又称中位数
• 众数（Mode） - 最常见的值

例如：我们已经登记了 13 辆车的速度：

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

什么是平均，中间或最常见的速度值？

均值

均值就是平均值。

要计算平均值，请找到所有值的总和，然后将总和除以值的数量：

(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77

NumPy 模块拥有用于此目的的方法：

示例代码：

请使用 NumPy mean() 方法确定平均速度：

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean(speed)
print(x)

完整实例：

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean(speed)
print(x)

中值

中值是对所有值进行排序后的中间值：

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111

在找到中位数之前，对数字进行排序很重要。

NumPy 模块拥有用于此目的的方法：

示例代码：

请使用 NumPy median() 方法找到中间值：

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)

完整实例：

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)

如果中间有两个数字，则将这些数字之和除以 2。

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 94, 98, 99, 103
(86 + 87) / 2 = 86.5

示例代码：

使用 NumPy 模块：

import numpy
speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)

完整实例：

import numpy
speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)

众数

众值是出现次数最多的值：

99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86 = 86

SciPy 模块拥有用于此目的的方法：

示例代码：

请使用 SciPy mode() 方法查找出现次数最多的数字：

from scipy import stats
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = stats.mode(speed)
print(x)

完整实例：

from scipy import stats
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = stats.mode(speed)
print(x)
#The mode() method returns a ModeResult object that contains the mode number (86), and count (how many times the mode number appeared (3)).

章节总结

均值、中值和众数是机器学习中经常使用的技术，因此了解它们背后的概念很重要。