假设某数据属性取值分别为[5,9,13,14,15,17,19,21,22,22,25,26,26,29,32,39,52] [1]计算该列数的均值、中位数、众数、第一四分位数、第三四分位数、最大值、最小值、极差,标准差。 [2]利用Matplotlib绘制该数列的箱线图。
时间: 2024-06-15 21:04:28 浏览: 13
[1]对于给定的数据属性取值分别为[5,9,13,14,15,17,19,21,22,22,25,26,26,29,32,39,52],我们可以进行以下计算:
均值(mean):将所有数值相加后除以总数。
中位数(median):将所有数值按照大小排序后,找出中间位置的数值。
众数(mode):出现次数最多的数值。
第一四分位数(Q1):将所有数值按照大小排序后,找出25%位置的数值。
第三四分位数(Q3):将所有数值按照大小排序后,找出75%位置的数值。
最大值(max):所有数值中的最大值。
最小值(min):所有数值中的最小值。
极差(range):最大值减去最小值。
标准差(standard deviation):衡量数据的离散程度。
根据上述定义,我们可以进行如下计算:
均值 = (5 + 9 + 13 + 14 + 15 + 17 + 19 + 21 + 22 + 22 + 25 + 26 + 26 + 29 + 32 + 39 + 52) / 17 = 23.235294117647058
中位数 = 排序后的第9个数值 = 22
众数 = 22
第一四分位数 = 排序后的第4个数值 = 14
第三四分位数 = 排序后的第13个数值 = 29
最大值 = 52
最小值 = 5
极差 = 最大值 - 最小值 = 52 - 5 = 47
标准差 = sqrt(((5-23.235294117647058)^2 + (9-23.235294117647058)^2 + ... + (52-23.235294117647058)^2) / 17) = 11.874342648
利用Matplotlib绘制该数列的箱线图,可以直观地展示数据的分布情况和异常值。以下是绘制箱线图的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
data = [5, 9, 13, 14, 15, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 32, 39, 52]
plt.boxplot(data)
plt.title("Boxplot of Data")
plt.show()
```
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