Блог

Главная - Вопросы по программированию - Вычислить все значения среднего/медианы/стандартного отклонения из смоделированных наборов данных Гаусса?

Вычислить все значения среднего/медианы/стандартного отклонения из смоделированных наборов данных Гаусса?

#python #statistics #gaussian

Вопрос:

Я сгенерировал множество испытаний (наборов данных) для определенного распределения по Гауссу (в частности, 1000 испытаний) и хочу рассчитать среднее, медиану и std для ВСЕХ 1000 испытаний. Каждое испытание содержит 100 точек данных. Испытания были созданы с использованием этого кода:

 import random

import numpy as np

import numpy.random as ra

import statistics 

#Defining variables for mu, sigma, number of trials, and N is number of data points for each trial
mu, sigma, trials, N = 0, 1, 1000, 100

#This makes the random numbers generated not change when rerunning the code
np.random.seed(0)

data = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=(trials, N))

#This generates 1,000 data sets each with 100 data points from the given mu and sigma

Теперь вот где я застрял. Допустим, я хочу рассчитать среднее значение для каждого из 1000 испытаний. Я думал, используя:

 statistics.mean(data)

это сработало бы, но это дает мне

Ошибка типа: не удается преобразовать тип «ndarray» в числитель/знаменатель

Любая помощь будет очень признательна!

Комментарии:

1. Зачем вам нужен модуль статистики? Вы можете просто пойти с numpy и использовать numpy.mean() , numpy.std() , и т. Д

2. Спасибо за предложение, но это не вычисляет среднее значение для КАЖДОГО испытания, оно делает это для всего процесса.

3. Вы можете использовать data.mean(axis=1) и data.std(axis=1)

4. Я думаю, это сработало! Спасибо, Крис!

5. Есть ли один для медианы? Я попытался использовать data.median(ось=1), но это дает мне ошибку атрибута: объект numpy.ndarray не имеет атрибута «медиана»

Метки: