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描述性统计计算器

[编程题]描述性统计计算器
  • 热度指数：774 时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒 空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M
  • 算法知识视频讲解
编写一个Python函数来计算给定数据集的各种描述性统计指标。该函数应采用数值列表或NumPy数组，并返回包含平均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数（第25、50、75）和四分位数范围(IQR)的字典。

需要计算的统计指标包括：
1. 平均值（mean）
2. 中位数（median）
3. 众数（mode）
4. 方差（variance）
5. 标准差（standard_deviation）
6. 25th百分位数（25th_percentile）
7. 50th百分位数（50th_percentile）
8. 75th百分位数（75th_percentile）
9. 四分位距（interquartile_range）

输入描述:
输入为一行需要计算统计指标的数据集。


输出描述:
输出一个字典，包含以下键值对：
- "mean": 平均值
- "median": 中位数
- "mode": 众数
- "variance": 方差（保留4位小数）
- "standard_deviation": 标准差（保留4位小数）
- "25th_percentile": 第25百分位数
- "50th_percentile": 第50百分位数
- "75th_percentile": 第75百分位数
- "interquartile_range": 四分位距
示例1

输入

[1, 2, 3, 4, 5]

输出

{'mean': 3.0, 'median': 3.0, 'mode': 1, 'variance': 2.0, 'standard_deviation': 1.4142, '25th_percentile': 2.0, '50th_percentile': 3.0, '75th_percentile': 4.0, 'interquartile_range': 2.0}

备注:
1. 对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。
2. 支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。
算法知识视频讲解
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Python3
马保深头像 马保深
    # Your code here
    data=np.array(data)
    mean=np.mean(data)
    median=np.median(data)
    values,counts=np.unique(data,return_counts=True)
    mode=values[np.argmax(counts)]
    variance=np.var(data)
    std_dev=np.sqrt(variance)
    percentiles=np.percentile(data,[25,50,75])
    iqr=percentiles[2]-percentiles[0]
发表于 2026-04-19 16:45:00 回复(0)
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问题信息

线性代数
难度：
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