《探索数据分析利器:DescriptiveStatistics使用指南》
2025-01-15 18:53:43作者:邓越浪Henry
《探索数据分析利器:DescriptiveStatistics使用指南》
引言
在当今数据驱动的时代,对数据的理解和分析显得尤为重要。DescriptiveStatistics 是一个功能强大的 Ruby 库,它为 Enumerable 对象(如数组、哈希、集合和范围)提供了基本描述性统计方法的计算能力。通过本文,你将学习如何安装和使用 DescriptiveStatistics,轻松地对你收集的数据进行量化描述。
安装前准备
在开始安装 DescriptiveStatistics 之前,请确保你的系统满足以下要求:
- Ruby 环境搭建完成,建议使用较新的 Ruby 版本以兼容最新的库和功能。
- Gemfile 已经准备好,用于管理项目依赖。
安装步骤
-
下载开源项目资源
首先,你需要将 DescriptiveStatistics 添加到你的 Gemfile 中。打开 Gemfile 文件,添加以下代码:
source 'https://rubygems.org' gem 'descriptive_statistics', '~> 2.4.0', :require => 'descriptive_statistics/safe'然后,运行
bundle install命令来安装 DescriptiveStatistics 和其他依赖项。 -
安装过程详解
在安装过程中,你可能遇到一些常见问题,以下是一些解决方案:
- 如果遇到权限问题,确保使用
sudo运行bundle install命令。 - 如果安装失败,尝试清除缓存并重新安装:
gem install descriptive_statistics。
- 如果遇到权限问题,确保使用
-
常见问题及解决
- 问题:如何检查 DescriptiveStatistics 是否安装成功?
- 解决:在终端中运行
gem list descriptive_statistics,如果列出 DescriptiveStatistics,则表示安装成功。
基本使用方法
-
加载开源项目
在你的 Ruby 脚本或 IRB 会话中,使用以下代码加载 DescriptiveStatistics:
require 'descriptive_statistics' -
简单示例演示
下面是一个简单的例子,演示如何使用 DescriptiveStatistics 对数组进行统计:
data = [2, 6, 9, 3, 5, 1, 8, 3, 6, 9, 2] data.mean # 计算平均值 data.median # 计算中位数 data.mode # 计算众数 -
参数设置说明
DescriptiveStatistics 支持多种统计方法,包括但不限于:
number:返回集合中的元素数量。sum:返回集合中所有元素的总和。mean:返回集合的平均值。median:返回集合的中位数。mode:返回集合的众数。
每个方法都有详细的文档说明,你可以在官方文档中查看更多细节。
结论
通过本文的介绍,你现在应该能够成功安装并使用 DescriptiveStatistics 进行描述性统计分析。为了更深入地了解该库的所有功能,建议阅读官方文档并尝试在项目中实践不同的统计方法。数据分析是一个不断学习和实践的过程,希望你能在这个过程中取得成功!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146