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igraph.statistics.RunningMean

类文档

class RunningMean

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运行平均值计算器。

此类可用于计算列表、元组、可迭代对象或任何其他数据源中元素的平均值。 平均值是在运行时计算的，无需显式地对值求和，因此它可以用于具有任意项目计数的数据集。 还能够返回标准差（也是在运行时计算的）

方法 __complex__ 未归档
方法 __float__ 未归档
方法 __init__ RunningMean(items=None, n=0.0, mean=0.0, sd=0.0)
方法 __int__ 未归档
方法 __len__ 未归档
方法 __repr__ 未归档
方法 __str__ 未归档
方法 add RunningMean.add(value, repeat=1)
方法 add_many RunningMean.add(values)
方法 clear 重置运行平均值计算器。
属性 mean 返回当前平均值
属性 result 将当前平均值和标准差作为元组返回
属性 sd 返回当前标准差
属性 var 返回当前方差
实例变量 _mean 未归档
实例变量 _nitems 未归档
实例变量 _sd 未归档
实例变量 _sqdiff 未归档
def __complex__(self):

未归档

def __float__(self):

未归档

def __init__(self, items=None, n=0.0, mean=0.0, sd=0.0):

RunningMean(items=None, n=0.0, mean=0.0, sd=0.0)

初始化运行平均值计算器。

有两种可能的方法来初始化计算器。 首先，可以提供项目的可迭代对象； 或者，如果我们想继续中断的计算，可以指定项目数、平均值和标准差。

参数
items用于初始化运行平均值计算器的项目。 如果items被给出，n, mean和sd必须为零。
n已处理的元素的初始数量。 如果给出此值，items必须为None.
mean初始平均值。 如果给出此值，items必须为None.
sd初始标准差。 如果给出此值，items必须为None.
def __int__(self):

未归档

def __len__(self):

未归档

def __repr__(self):

未归档

def __str__(self):

未归档

def add(self, value, repeat=1):

RunningMean.add(value, repeat=1)

将给定值添加到我们从中计算平均值和标准差的元素中。

参数
value要添加的元素
repeat重复添加的次数
def add_many(self, values):

RunningMean.add(values)

将给定可迭代对象中的值添加到我们从中计算平均值的元素中。 也可以接受单个数字。 左移 (<<) 运算符已为此函数设置别名，因此您也可以使用它来添加元素

>>> rm=RunningMean()
>>> rm << [1,2,3,4]
>>> rm.result               # doctest:+ELLIPSIS
(2.5, 1.290994...)
参数
values:iterable要添加的元素
def clear(self):

重置运行平均值计算器。

@property
mean =

返回当前平均值

@property
result =

将当前平均值和标准差作为元组返回

@property
sd =

返回当前标准差

@property
var =

返回当前方差

_mean =

未归档

_nitems =

未归档

_sd =

未归档

_sqdiff =

未归档