Python 3 で数学を。

Python 3 とライブラリで数学の問題を解いていきます。統計学や機械学習はときどき。

(統計学, (高校数学: データの分析)) 平均値、分散、標準偏差 (Python 3, NumPy: mean(), var(), std(), Pandas: DataFrame())

使用するライブラリ

NumPy

Pandas

Python 3 コード

mean_var_std.py

#!/usr/bin/env python3


"""(docstring)
"""


import numpy as np
import pandas as pd


def mean_var_std():
    """(docstring)
    """
    dat = {'生徒id': list(range(1, 11)),
           '数学のテストの結果': [3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 8, 9]}

    df = pd.DataFrame(dat, columns=['生徒id', '数学のテストの結果'])
    print(df)
    print('')

    math_test_results = df.ix[:, '数学のテストの結果']

    print('平均値:')
    print(np.mean(math_test_results))
    print('')

    print('分散 (不偏分散ではない):')
    print(np.var(math_test_results))
    print('')

    print('標準偏差 (不偏標準偏差ではない):')
    print(np.std(math_test_results))
    print('')


if __name__ == '__main__':
    mean_var_std()

出力

$ python3 mean_var_std.py
   生徒id  数学のテストの結果
0     1          3
1     2          4
2     3          5
3     4          5
4     5          6
5     6          6
6     7          6
7     8          7
8     9          8
9    10          9

平均値:
5.9

分散 (不偏分散ではない):
2.8899999999999997

標準偏差 (不偏標準偏差ではない):
1.7

参考文献 (数式を参考)

高校数学解法事典 第九版

高校数学解法事典 第九版

入門 統計学 −検定から多変量解析・実験計画法まで−

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