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2: 2019-06-14 (Fri) 23:29:25 njf source Edit Backup No.2 as current. Cur: 2019-06-15 (Sat) 20:55:10 njf source Edit
Line 8: Line 8:
 import statistics  import statistics
 + 
 data = [1,2,3,4,5]  data = [1,2,3,4,5]
 + 
 print(statistics.mean(data))  print(statistics.mean(data))
Line 30: Line 30:
 n = 1000  n = 1000
 data = []  data = []
 + 
 for j in range(n):  for j in range(n):
     data.append(random.gauss(m,v))      data.append(random.gauss(m,v))
 + 
 print("平均\t\t",statistics.mean(data))  print("平均\t\t",statistics.mean(data))
 print("母標準偏差\t",statistics.pstdev(data))  print("母標準偏差\t",statistics.pstdev(data))
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また、母分散(pvariance)や標本標準分散(variance)も全く同様に求められます。 また、母分散(pvariance)や標本標準分散(variance)も全く同様に求められます。
 +
 +上の例のように、1000個ぐらいのデータなら、スペックの低いパソコンでもほぼ一瞬で答えが出ます。
 +
 +しかし、もしもっと大量のデータを扱うなら、NumPyにも同様の関数があり、より高速なのでそちらを使うのがおすすめです。


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