1、平均值，中值和众数

从一组数字中我们可以学到什么？

在机器学习（和数学）中，通常存在三个我们感兴趣的值：

• 平均值-平均值
• 中位数-中点值
• 众数-最常见的值

示例：我们已经注册了13辆车的速度：

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

平均值，中间值或最常见的速度值是多少？

2、Mean(平均值)

Mean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模块为此提供了一种方法。在我们的NumPy教程中了解有关NumPy模块的信息。

例如：

使用NumPymean()方法查找平均速度：

import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.mean(speed)

print(x)

3、Median(中值)

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模块为此提供了一种方法：

例如：

使用NumPymedian()方法查找中间值：

import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.median(speed)

print(x)

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

例如：

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)

4、Mode(众数)

众数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模块为此提供了一种方法。在我们的SciPy教程中了解有关SciPy模块的信息。

例如：

使用SciPymode()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)

5、小结

平均值，中位数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。