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=== 位置估计 === 直观的: <source lang=python> import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats d = np.array([1, 2, 2, 100, 3, 3, 6, 8]) np.mean(d); stats.trim_mean(d, 0.2); np.median(d) 15.625 4.0 3.0 >>> plt.plot(d, 'o'); plt.show() </source> 实际的: <source lang=python> import pandas as pd from scipy import stats p = pd.read_csv('../DA/data/da01-press.csv', index_col='time', date_parser=lambda x: pd.to_datetime(float(x)+28800000000000)) p = p.drop(columns=['name']) p.mean() Press 3685.248525 stats.trim_mean(p, 0.1) # stats.trimboth(p['Press'],0.1).mean() array([3680.07826531]) p.median() Press 3677.105 p.describe() Press count 122.000000 mean 3685.248525 std 123.990939 min 3484.480000 25% 3618.402500 50% 3677.105000 75% 3747.742500 max 4672.060000 </source> * [https://numpy.org/doc/1.18/reference/routines.statistics.html NumPy Statistics] * [http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html SciPy Statistical functions] * [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/basics.html?highlight=statistics#descriptive-statistics Pandas Statistics] <br>
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