1. A propos du module statistics
Vue l'importance des statistiques dans le domaine informatique, le langage Python propose de nombreux modules pour les statistiques, le module que nous proposons dans ce tutoriel s'appelle le module 'statistics'. Il s'agit d'un module simple et qui traite rapidement les données statistiques.
Le module python 'statistics' fournit des fonctions simples pour calculer les valeurs statistiques d'un ensemble de données. Ils affirment qu'ils ne sont pas en concurrence avec NumPy, SciPy ou d'autres logiciels tels que SPSS, SAS et Matlab. Et en effet, c'est un module très simple. Il ne fournit pas de tests paramétriques ou même non paramétriques. Au lieu de cela, il peut être utilisé pour effectuer des calculs simples. Ils affirment en outre qu'ils prennent en charge int, float, décimals et fractions...
2. Installation & Syntaxe
Installation
Le module statistics ne demande aucune installation, il est déjà livré avec la version standard de python.
Syntaxe
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Result = statistics.method(data) |
- Result: résultat obtenu comme valeur de la moyenne, effectif, variance etc.
- method: methode statistiques choisie comme mean() , median() etc.
- data: données statistique comme tableau, liste...
3. Principales méthodes associées au module statistics
Le module statistics est doté d'un certain nombre de méthodes permettant le calcul de tous les paramètres statistiques comme: moyenne , mode, mediane, variance, ecart-type...
- mean(): moyenne arithmétique («moyenne») des données.
- fmean(): moyenne arithmétique rapide en virgule flottante.
- geometric_mean(): moyenne géométrique des données.
- harmonic_mean(): moyenne harmonique des données.
- median(): médiane (valeur moyenne) des données.
- median_low(): faible médiane des données.
- median_high(): médiane élevée des données.
- median_grouped(): médiane, ou 50e centile, des données groupées.
- mode(): mode unique (valeur la plus courante) de données discrètes ou nominales.
- multimode(): liste des modes (valeurs les plus courantes) de données discrètes ou nomimales.
- quantiles(): divisez les données en intervalles avec une probabilité égale.
- pstdev(): écart type des données de population.
- pvariance(): Variance des données de la population.
- stdev(): d'écart-type de données.
- variance(): Variance de l'échantillon de données.
4. Exemple d'usage de la méthode statistics python
Exemple. Calcul de la moyenne
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import statistics as st valeurs =[17,21,22,18,19,17,21] print("La moyenne des valeurs est: " , st.mean(valeurs)) |
Exemple: calcul de la médiane
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import statistics as st valeurs =[17,21,22,18,19,17,21] print("La mediane des valeurs est: " , st.median(valeurs)) |
Exemple: calcul de la variance
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import statistics as st valeurs =[17,21,22,18,19,17,21] print("La variance est: " , st.variance(valeurs)) |
Exemple: calcul du mode d'une série statistique
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from statistics import mode valeurs =[21 , 7 , 2 , 7 , 3 , 7 , 5] print("Le mode des valeurs est : " , mode(valeurs)) |
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
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