statistics — Математическая статистика

Модуль statistics содержит функции для вычисления математической статистики и центральных тенденций численных данных (типа int и float). Этот модуль отлично подходит для базового анализа, когда тащить огромную библиотеку pandas или numpy нет смысла.

import statistics

Базовые показатели (Среднее, Медиана, Мода)

import statistics

# Допустим, мы измеряем возраст посетителей магазина
data = [18, 20, 20, 25, 45, 60]

# Среднее арифметическое
print(statistics.mean(data))   # 31.3333

# Медиана (число ровно посередине отсортированного списка)
# Медиана меньше подвержена выбросам, чем среднее.
print(statistics.median(data)) # 22.5

# Мода (самый частый элемент)
print(statistics.mode(data))   # 20

Дисперсия и Отклонение

Стандартное отклонение измеряет "разброс" данных — насколько далеко значения отстоят от среднего арифметического.

import statistics

data = [1, 2, 4, 5, 8]

# Дисперсия (Variance)
print(statistics.variance(data)) # 7.5

# Стандартное отклонение (Standard Deviation)
print(statistics.stdev(data))    # ~2.7386

Полный справочник API (API Reference)

Меры центральной тенденции

Функция	Описание
`statistics.mean(data)`	Обычное среднее арифметическое. Выбрасывает ошибку при пустом списке.
`statistics.fmean(data)`	Более быстрая версия `mean`. Ожидает и возвращает только числа `float`.
`statistics.median(data)`	Медиана. Возвращает элемент из самой середины сортированного списка (или среднее арифметическое двух средних элементов, если длина списка четная).
`statistics.mode(data)`	Мода (наиболее часто встречающееся значение).
`statistics.multimode(data)`	Возвращает список всех мод (если часто встречаются несколько чисел).
`statistics.quantiles(data, n=4)`	Квантили. Разбивает данные на `n` интервалов равной вероятности. При `n=4` выдает квартили, при `n=100` выдает перцентили.

Меры разброса данных

Функция	Описание
`statistics.stdev(data)`	Выборочное стандартное отклонение (Standard deviation).
`statistics.variance(data)`	Выборочная дисперсия (квадрат стандартного отклонения).
`statistics.pstdev(data)`	Стандартное отклонение генеральной совокупности (Population).
`statistics.pvariance(data)`	Дисперсия генеральной совокупности.