统计平均中位数模式全范围四分位数和箱线图显示

统计平均中位数模式范围四分位数和箱线图显示 统计平均中位数模式范围四分位数和箱线图显示

平均值：平均值，序列中数字的总和除以数字。可以用 numpy.mean 函数计算

中位数：从小到大排列的数列中间的数，如果是奇数，中位数为(n+1)/2，如果是偶数，则为n/2 n/2+1的两个数的平均值，可以用numpy.median函数计算

众数：序列中出现频率最高的数，可以通过scipy的stats.mode函数计算

全距离：序列中最大值与最小值之差

四分位数：从小到大排列的序列平均分为4段，最小的四分位数称为下四分位数，最大的称为上四分位数，中间的称为中位数

以上数据可以用箱线图展示（以维生素价格为例，数据下载地址）

图表如下

左边是价格的散点图

右边是箱线图，其中

min 是价格的最小值，max 是价格的最大值 Quartile) 是位于第 75 个百分位的数字，表示 50% 的价格集中在 ¥38.9 和 ¥12< @0.45。上界为上限=Q3+1.5IQR，四分位距IQR=Q3-Q1，即Q3向上延伸的数据点1.5倍IQR，下限最大值超出范围=Q1-1.5IQR，Q1向下延伸1.5倍IQR距离的数据点，超出范围的最小价格值

代码显示如下：

    tbdata = pd.read_csv("tb_vitamin_20200925.csv")
    p_median = np.median(tbdata["price"])   # 中位数
    p_mean = np.mean(tbdata["price"])       # 均值
    p = stats.mode(tbdata["price"])
    p_argmax = p[0][0]                      # 众数, p[1][0]返回众数出现的频率
    
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Box(y=tbdata["price"],
                         boxpoints="all",   # 显示所有数据点
                         jitter=0.3,        # 散点的分散程度
                         pointpos=-1.8,     # 散点与box的位置【-2，2】
                         name="箱线图"))
    fig.show()

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