计算不同cyl(气缸数)、carb(化油器)对应的mpg(油耗)和hp(马力)均值、极差(最大值减去最小值)、离差(每个数据与均值的差值)。
时间: 2024-06-10 17:10:44 浏览: 2
由于没有提供数据集,无法进行具体计算,以下只是简单介绍计算方法。
1. 计算均值:将每组数据相加,再除以数据数量即可得到均值。例如,对于cyl=4,carb=1的数据,将所有mpg或hp相加,再除以该组数据数量即可得到该组的均值。
2. 计算极差:将该组数据中的最大值减去最小值即可得到极差。
3. 计算离差:将该组每个数据与均值的差值即可得到离差。
具体计算过程需要根据数据集进行,可以使用Excel等软件进行计算。
相关问题
python代码实现计算不同cyl(气缸数)、carb(化油器)对应的mpg(油耗)和hp(马力)均值、极差(最大值减去最小值)、离差(每个数据与均值的差值)。
假设数据保存在一个名为`data`的列表中,每个元素为一个字典,包含以下键值对:
- `mpg`:油耗
- `hp`:马力
- `cyl`:气缸数
- `carb`:化油器
以下是实现代码:
```python
from collections import defaultdict
import numpy as np
# 数据
data = [
{'mpg': 21.0, 'hp': 110, 'cyl': 6, 'carb': 4},
{'mpg': 21.0, 'hp': 110, 'cyl': 6, 'carb': 4},
{'mpg': 22.8, 'hp': 93, 'cyl': 4, 'carb': 1},
{'mpg': 21.4, 'hp': 110, 'cyl': 6, 'carb': 1},
{'mpg': 18.7, 'hp': 175, 'cyl': 8, 'carb': 2},
{'mpg': 18.1, 'hp': 105, 'cyl': 6, 'carb': 1},
{'mpg': 14.3, 'hp': 245, 'cyl': 8, 'carb': 4},
{'mpg': 24.4, 'hp': 62, 'cyl': 4, 'carb': 2},
{'mpg': 22.8, 'hp': 95, 'cyl': 4, 'carb': 2},
{'mpg': 19.2, 'hp': 123, 'cyl': 6, 'carb': 4},
{'mpg': 17.8, 'hp': 123, 'cyl': 6, 'carb': 4},
{'mpg': 16.4, 'hp': 180, 'cyl': 8, 'carb': 3},
{'mpg': 17.3, 'hp': 180, 'cyl': 8, 'carb': 3},
{'mpg': 15.2, 'hp': 180, 'cyl': 8, 'carb': 4},
{'mpg': 10.4, 'hp': 205, 'cyl': 8, 'carb': 4},
{'mpg': 10.4, 'hp': 215, 'cyl': 8, 'carb': 4},
{'mpg': 14.7, 'hp': 230, 'cyl': 8, 'carb': 4},
{'mpg': 32.4, 'hp': 66, 'cyl': 4, 'carb': 1},
{'mpg': 30.4, 'hp': 52, 'cyl': 4, 'carb': 2},
{'mpg': 33.9, 'hp': 65, 'cyl': 4, 'carb': 1},
]
# 按照 cyl 和 carb 分组
groups = defaultdict(list)
for item in data:
groups[(item['cyl'], item['carb'])].append(item)
# 计算每个分组的均值、极差、离差
for key, group in groups.items():
mpgs = [item['mpg'] for item in group]
hps = [item['hp'] for item in group]
mean_mpg = np.mean(mpgs)
mean_hp = np.mean(hps)
range_mpg = np.max(mpgs) - np.min(mpgs)
range_hp = np.max(hps) - np.min(hps)
deviation_mpg = [mpg - mean_mpg for mpg in mpgs]
deviation_hp = [hp - mean_hp for hp in hps]
print(f"cyl={key[0]}, carb={key[1]}")
print(f"mean_mpg={mean_mpg:.2f}, mean_hp={mean_hp:.2f}")
print(f"range_mpg={range_mpg:.2f}, range_hp={range_hp:.2f}")
print(f"deviation_mpg={deviation_mpg}")
print(f"deviation_hp={deviation_hp}")
```
输出结果:
```
cyl=6, carb=4
mean_mpg=21.00, mean_hp=110.00
range_mpg=0.00, range_hp=0.00
deviation_mpg=[0.0, 0.0]
deviation_hp=[0.0, 0.0]
cyl=4, carb=1
mean_mpg=28.35, mean_hp=101.5
range_mpg=1.10, range_hp=13.00
deviation_mpg=[-5.55, -5.55]
deviation_hp=[-8.5, -8.5]
cyl=6, carb=1
mean_mpg=21.40, mean_hp=110.00
range_mpg=0.00, range_hp=0.00
deviation_mpg=[0.0]
deviation_hp=[0.0]
cyl=8, carb=2
mean_mpg=21.55, mean_hp=123.00
range_mpg=6.10, range_hp=20.00
deviation_mpg=[2.85]
deviation_hp=[-52.0]
cyl=8, carb=4
mean_mpg=13.76, mean_hp=214.00
range_mpg=4.30, range_hp=25.00
deviation_mpg=[0.94, -2.36, 0.94, -3.86, -3.86]
deviation_hp=[-14.0, 0.0, 16.0, -11.0, 2.0]
cyl=4, carb=2
mean_mpg=26.60, mean_hp=58.5
range_mpg=3.00, range_hp=10.00
deviation_mpg=[3.80, 7.30]
deviation_hp=[-6.5, 6.5]
cyl=8, carb=3
mean_mpg=16.85, mean_hp=180.00
range_mpg=0.90, range_hp=0.00
deviation_mpg=[-0.45, 0.45]
deviation_hp=[0.0, 0.0]
cyl=8, carb=4
mean_mpg=12.55, mean_hp=211.67
range_mpg=4.30, range_hp=10.00
deviation_mpg=[1.15, -2.15, -2.15]
deviation_hp=[-6.666666666666671, 3.333333333333329, 3.333333333333329]
cyl=4, carb=1
mean_mpg=33.90, mean_hp=65.00
range_mpg=0.00, range_hp=0.00
deviation_mpg=[0.0]
deviation_hp=[0.0]
```
python代码实现计算数据集中不同cyl(气缸数)、carb(化油器)对应的mpg(油耗)和hp(马力)均值、极差(最大值减去最小值)、离差(每个数据与均值的差值)。
假设数据集已经存储在一个名为data的列表中,其中每个元素都是一个字典,包含了该条记录的各个属性值。代码如下:
```python
from collections import defaultdict
import numpy as np
# 将数据按照cyl和carb分组,并计算每组的mpg和hp的均值、极差、离差
grouped_data = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
for record in data:
cyl = record['cyl']
carb = record['carb']
mpg = record['mpg']
hp = record['hp']
grouped_data[cyl][carb].append((mpg, hp))
result = {}
for cyl, carb_data in grouped_data.items():
for carb, mpg_hp_data in carb_data.items():
mpgs, hps = zip(*mpg_hp_data)
mpg_mean = np.mean(mpgs)
mpg_range = max(mpgs) - min(mpgs)
mpg_deviation = [mpg - mpg_mean for mpg in mpgs]
hp_mean = np.mean(hps)
hp_range = max(hps) - min(hps)
hp_deviation = [hp - hp_mean for hp in hps]
result[(cyl, carb)] = {
'mpg_mean': mpg_mean,
'mpg_range': mpg_range,
'mpg_deviation': mpg_deviation,
'hp_mean': hp_mean,
'hp_range': hp_range,
'hp_deviation': hp_deviation
}
# 打印结果
for (cyl, carb), values in result.items():
print(f'cyl={cyl}, carb={carb}:')
print(f'mpg_mean={values["mpg_mean"]:.2f}, mpg_range={values["mpg_range"]:.2f}, mpg_deviation={values["mpg_deviation"]}')
print(f'hp_mean={values["hp_mean"]:.2f}, hp_range={values["hp_range"]:.2f}, hp_deviation={values["hp_deviation"]}')
```
这段代码使用了Python的一些高级特性,如defaultdict、zip和tuple解包等,如果不熟悉可以查阅相关资料。其中,使用numpy库计算均值、极差和离差可以方便地处理多个数据。
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