Статья Автор: Шестаков Егор

Самматив

data = {}

with open("./Diaa.csv", "r") as f:
    headers = f.readline()
    headers = headers.split(",")
    print(headers)
    for h in headers:
        data[h] = []

    for line in f:
        line = line.replace("\n", "").split(",")
        for i in range(len(headers)):
            try:
                data[headers[i]].append(float(line[i]))
            except:
                data[headers[i]].append(line[i])

def mode(lst):
    c = {}
    for i in lst:
        c[i] = c.get(i, 0) + 1
    a = max([i[1] for i in c.items()])
    r = []
    for i in c.keys():
        if c[i] == a:
            r.append(i) 
    return r

def median(lst):
    if len(lst) % 2 == 0:
        return (sorted(lst)[len(lst)//2] + sorted(lst)[len(lst)//2 - 1]) / 2
    else:
        return sorted(lst)[len(lst)//2]

def average(lst):
    return sum(lst) / len(lst)

def dispersion(lst):
    return sum([(x - average(lst))**2 for x in lst]) / len(lst)

def std(lst):
    return dispersion(lst)**0.5

for h in headers:
    lst = data[h]
    print(f"Statistics for \"{h}\":")
    print(f"Minimum: {min(lst)}")
    print(f"Maximum: {max(lst)}")
    try: print(f"Average: {average(lst)}")
    except: pass
    try: print(f"Median: {median(lst)}")
    except: pass
    try: print(f"Mode: {mode(lst)}")
    except: pass
    try: print(f"Dispersion: {dispersion(lst)}")
    except: pass
    try: print(f"Standard deviation: {std(lst)}")
    except: pass

Как высчитывается:
Среднее - сумма всех элементов делить на их количество
Медиана - отсортировать список, затем, вывести либо среднее двух центральных значений (если число элементов чётное), либо само центральное значение (если нечётное)
Мода - создать словарь где ключ – уникальное значение, а значение – число его повторений. Найти максимальное количество повторений. Вывести список всех значений, частота которых равна этому максимуму
Дисперсия - сначала вычислить среднее значение, затем для каждого элемента рассчитывает квадрат отклонения от среднего, сложить эти квадраты и поделить на общее число элементов
Стандартное отклонение - дисперсия, поставленная под квадратный корень

Прикрепленные файлы
Diaa.csv

Чтобы оставить комментарий нужна авторизация

Печать