有数据属性取值(以递增序)为5,9,13,15,16,17,19,21,22,22,25,26,26,29,30,32,39,52。分别计算该列数的均值、中位数、众数,并粗略估计第一四分位数和第三四分位数,绘制该数据的箱线图

好的，我可以回答这个问题。该列数据的均值为 23.72，中位数为 22，众数为 22，第一四分位数为 16.5，第三四分位数为 30.25。

以下是该数据的箱线图：

[](https://img-blog.csdn.net/20211023195023234.png)

相关问题

用jupyter notebook 进行数据挖掘有数据属性取值(以递增序)为5,9,13,15,16,17,19,21,22,22,25,26,26,29,30,32,39,52。分别计算该列数的均值、中位数、众数,并粗略估计第一四分位数和第三四分位数,绘制该数据的箱线图

在Jupyter Notebook中，你可以使用Python的Pandas库和NumPy库来计算均值、中位数和众数，然后使用Matplotlib或Seaborn库来绘制箱线图。以下是具体的操作步骤：

1. 计算均值：均值是所有数值的总和除以数值的个数。
2. 计算中位数：中位数是将数据集排序后位于中间位置的数值，如果数据集的个数是偶数，则为中间两个数的平均值。
3. 计算众数：众数是数据集中出现次数最多的数值。
4. 估计第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）：四分位数是将数据集分成四等份的数值，第一四分位数是位于25%位置的数值，第三四分位数是位于75%位置的数值。可以通过分位数函数来估算。
5. 绘制箱线图：箱线图可以展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数以及异常值。

下面是一个简单的代码示例，用于计算上述统计量并绘制箱线图：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建数据列
data = [5, 9, 13, 15, 16, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 30, 32, 39, 52]

# 计算均值、中位数和众数
mean_value = np.mean(data)
median_value = np.median(data)
mode_value = pd.Series(data).mode()[0]

# 估计第一四分位数和第三四分位数
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)

# 输出计算结果
print(f"均值: {mean_value}")
print(f"中位数: {median_value}")
print(f"众数: {mode_value}")
print(f"第一四分位数: {Q1}")
print(f"第三四分位数: {Q3}")

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=data)
plt.title('数据箱线图')
plt.show()

请确保你的Jupyter Notebook安装了上述提到的库，否则你需要使用pip或conda进行安装。

利用pycharm解决以下问题：假设有数据属性取值（以递增序）为5，9，13，15,16,17,19,21,22,22,25,26,26,29,30,32,39,52。分别计算该数据的均值、中位数、众数，并粗略估计第一四分位数和第三四分位数，绘制该数据的箱线图。

在PyCharm中处理这个问题，可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**：
首先需要导入`numpy`库用于数值计算，以及`matplotlib`库绘制箱线图。如果还没有安装，可以在PyCharm的终端或命令行里运行`pip install numpy matplotlib`。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. **数据预处理**：
将给定的数据存储在一个列表中，这里直接创建一个变量`data`。

data = [5, 9, 13, 15, 16, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 30, 32, 39, 52]

3. **计算统计量**：
- **均值**：用`np.mean()`函数求平均值。
- **中位数**：用`np.median()`函数求中位数。
- **众数**：用`scipy.stats.mode()`或`collections.Counter`找出最常见的数字。
- **四分位数**：用`np.percentile()`函数，设置参数为25（第一四分位数Q1）和75（第三四分位数Q3）。

from scipy import stats

mean = np.mean(data)
median = np.median(data)
mode = stats.mode(data)[0][0] if len(stats.mode(data)) else None
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)

4. **绘制箱线图**：
使用`plt.boxplot()`函数，输入数据并添加标题等元素。

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.boxplot(data, vert=True, patch_artist=True)
plt.title('Boxplot of the Data')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Values')
plt.xticks(range(1, len(data)+1), data)
plt.show()

5. **运行代码**：
确保所有代码都在PyCharm的环境中运行，这将生成箱线图并显示结果。

现在，你应该能看到数据的均值、中位数、众数以及箱线图的可视化表示。如果你需要，还可以打印出上述统计值。