从一组数字中我们可以学到什么？
在机器学习（和数学）中，通常存在三中我们感兴趣的值：
例如：我们已经登记了 13 辆车的速度：
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
什么是平均，中间或最常见的速度值？
均值就是平均值。
要计算平均值，请找到所有值的总和，然后将总和除以值的数量：
(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77
NumPy 模块拥有用于此目的的方法：
请使用 NumPy mean() 方法确定平均速度：
import numpy speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86] x = numpy.mean(speed) print(x)
运行实例
中值是对所有值进行排序后的中间值：
77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111
在找到中位数之前，对数字进行排序很重要。
NumPy 模块拥有用于此目的的方法：
请使用 NumPy median() 方法找到中间值：
import numpy speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86] x = numpy.median(speed) print(x)
运行实例
如果中间有两个数字，则将这些数字之和除以 2。
77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 94, 98, 99, 103 (86 + 87) / 2 = 86.5
使用 NumPy 模块：
import numpy speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86] x = numpy.median(speed) print(x)
运行实例
众值是出现次数最多的值：
99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86 = 86
SciPy 模块拥有用于此目的的方法：
请使用 SciPy mode() 方法查找出现次数最多的数字：
from scipy import stats speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86] x = stats.mode(speed) print(x)
运行实例
均值、中值和众数是机器学习中经常使用的技术，因此了解它们背后的概念很重要。
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