Pythonutils.misc模块的数据统计方法介绍

Pythonutils.misc模块提供了一些用于数据统计的方法，以下是一些常用的方法介绍，并附上了使用例子。

1. mean：计算一组数据的平均值。

from pythonutils.misc import mean

data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = mean(data)
print(result)  # Output: 3.0

2. median：计算一组数据的中位数。

from pythonutils.misc import median

data = [1, 3, 5, 7, 9]
result = median(data)
print(result)  # Output: 5

3. mode：计算一组数据的众数。

from pythonutils.misc import mode

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
result = mode(data)
print(result)  # Output: [4]

4. variance：计算一组数据的方差。

from pythonutils.misc import variance

data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = variance(data)
print(result)  # Output: 2.5

5. standard_deviation：计算一组数据的标准差。

from pythonutils.misc import standard_deviation

data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = standard_deviation(data)
print(result)  # Output: 1.5811388300841898

6. range：计算一组数据的范围。

from pythonutils.misc import range

data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = range(data)
print(result)  # Output: 4

7. percentile：计算一组数据的指定百分位数。

from pythonutils.misc import percentile

data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = percentile(data, 70)
print(result)  # Output: 4

8. correlation：计算两组数据的相关性。

from pythonutils.misc import correlation

data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [2, 4, 6, 8, 10]
result = correlation(data1, data2)
print(result)  # Output: 1.0

以上是部分Pythonutils.misc模块提供的数据统计方法及其使用例子，通过使用这些方法，可以方便地进行数据统计和分析。