【Python】標準偏差・分散・中央値を求めるstdev・variance・median

Pythonの標準偏差・分散・中央値について。

今回はPythonで標準偏差・分散・中央値を求めるstdev・variance・medianの使い方を解説します。

Ptrhonで標準偏差・分散・中央値を求める

構文

from statistics import stdev, variance, median

# 標準偏差
stdev(リスト変数)

# 分散
variance(リスト変数)

# 中央値
median(リスト変数)

Pythonで標準偏差・分散・中央値をもとめるには数理統計関数であるstatisticsモジュールのstdev・variance・medianを使います。

stdevで標準偏差を求める

from statistics import stdev

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
std = stdev(lst)
print(std)
#[結果] 1.5811388300841898

Pythonで標準偏差をもとめるには、「stdev」を使います。「stdev」の引数にリストを指定すると、リストないに含まれる値の標準偏差を返します。

varianceで分散を求める

from statistics import variance 

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
var = variance(lst)
print(var)
#[結果] 2.5

Pythonで分散をもとめるには、「variance」を使います。「variance」の引数にリストを指定すると、リストに含まれる値の分散を返します。

分散varianceはデータのばらつきをみる指標です。

medianで中央値を求める

from statistics import median 

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
med = median(lst)
print(med)
#[結果] 3

Pythonで中央値をもとめるには、「median」を使います。「median」の引数にリストを指定すると、リストに含まれる値の中央値を返します。

中央値は文字通り中央（真ん中）の値です。ここでは「median」を使って「1, 2, 3, 4, 5」の中央にある「3」を取得できました。

medianで中央値を求める（偶数）

from statistics import median 

lst = [1, 2, 3, 4]
med = median(lst)
print(med)
#[結果] 2.5

リストの数が偶数の場合は、中央の前後の値の平均が中央値になります。「1, 2, 3, 4」の中央前後にある「2,3」の平均である「2.5」を取得できました。

以上、Pythonで「stdev」「variance」「median」を使って標準偏差・分散・中央値を求める方法でした。