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Media, Moda y Mediana con Python

En Python, puedes calcular la media , moda y mediana de una lista de datos utilizando varias bibliotecas, como NumPy y statistics. Aquí se mostrarán ejemplos utilizando ambas bibliotecas.

Calcular la media con NumPy en Python

    import statistics

datos = [10, 20, 20, 30, 40, 20, 50]
print("Moda:", statistics.mode(datos))
  

El código utiliza NumPy para calcular la media de la lista de números datos . La función np.mean() de NumPy se utiliza para calcular la media aritmética de una lista o array.

En este caso, la lista datos contiene los valores [23, 45, 56, 12, 67, 34, 55, 21] . Al calcular la media, obtendríamos lo siguiente:

    Media: 39.875

Esto se debe a que la media aritmética de los valores en la lista es (23 + 45 + 56 + 12 + 67 + 34 + 55 + 21) / 8 = 319 / 8 = 39.875 .

El resultado de media es aproximado porque NumPy devuelve el resultado como un número de punto flotante con cierta precisión decimal.

Calcular la moda con statistics en Python

    import statistics

data = [10, 20, 30, 40, 20, 50, 20]

# Calcula la moda utilizando la función mode() de statistics
mode = statistics.mode(data)
print("Moda:", mode)
print("Moda:", mode)
print("Moda:", mode)
  

El código utiliza el módulo statistics de Python para calcular la moda de la lista de datos data . La función statistics.mode() se utiliza para encontrar el valor que aparece con mayor frecuencia en una lista.

En este caso, la lista data contiene los valores [10, 20, 30, 40, 20, 50, 20] . Al calcular la moda, obtenemos el valor que aparece con mayor frecuencia, que es el número 20 .

El resultado sería:

    Moda: 20

Esto significa que el valor 20 es el que más veces se repite en la lista data .

Calcular la mediana con NumPy en Python

    import numpy as np

datos = [10, 20, 20, 30, 40, 50]
print("Media:", np.mean(datos))
print("Mediana:", np.median(datos))
  

El código utiliza el módulo numpy de Python para calcular la mediana de la lista de datos data . La función np.median() se utiliza para encontrar el valor que se encuentra en la posición central de la lista una vez que esta se ha ordenado.

En este caso, la lista data contiene los valores [10, 20, 30, 40, 50] . Al calcular la mediana, primero se ordena la lista en orden ascendente: [10, 20, 30, 40, 50] . Dado que la lista tiene un número impar de elementos, el valor en la posición central es 30 , que es la mediana.

El resultado sería:

    Mediana: 30.0

Esto significa que la mediana de la lista data es 30.0 .

Los ejemplos te darán los resultados para los datos proporcionados. Ten en cuenta que la biblioteca statistics requiere que los datos estén en una lista que contenga al menos una ocurrencia de cada valor para calcular la moda. Si tienes más de un valor con la misma frecuencia máxima, la función mode() devolverá el primer valor que aparezca en la lista.

Practica Media, Moda y Mediana con Python en el editor

Pon en práctica lo aprendido con nuestro editor Python interactivo. Cada ejercicio incluye el código de partida y un botón para abrirlo en una nueva pestaña, donde puedes modificarlo y ejecutarlo.

    import numpy as np
from scipy import stats

datos = [10, 20, 20, 30, 40, 50]
print("Media:", np.mean(datos))
print("Mediana:", np.median(datos))
print("Moda:", stats.mode(datos, keepdims=True).mode[0])
  

    import statistics

datos = [10, 20, 20, 30, 40, 20, 50]
print("Moda:", statistics.mode(datos))
  

    import numpy as np
print(np.median([1, 3, 9]))
  

    import statistics

data = [10, 20, 30, 40, 20, 50, 20]

# Calcula la moda utilizando la función mode() de statistics
mode = statistics.mode(data)
print("Moda:", mode)
  

    import numpy as np
datos = [2, 4, 4, 4, 5, 5, 7]
print(np.mean(datos), np.median(datos))
  

    import numpy as np

datos = [10, 20, 20, 30, 40, 50]
print("Media:", np.mean(datos))
print("Mediana:", np.median(datos))