统计 属于

关于 统计

“统计学”是一门庞大而复杂的学科，涉及很多方面。

其中一些方面在Randomness概念中已经提到过，那是一个独立却相关的主题。

在最简单的情况下，统计学可以指用单个值来概括一个可迭代的数据集合。 刚接触 Julia 的人可能会惊讶地发现，这门语言默认内置的函数竟然这么少：

• sum，用于把数字相加。
• min 和 max，用于取得所给参数中的极值。
• extrema，用于取得可迭代对象的 (min, max) 元组。
• length，用于统计所有值的个数。
• count，用于只统计满足某个条件的值。

julia> v = collect(1:0.2:3)
11-element Vector{Float64}:
 1.0
 1.2
 ... # display truncated
 3.0

julia> mean(v)
2.0

julia> extrema(v)
(1.0, 3.0)

julia> length(v)
11

julia> min('g', 'a', 'c')
'a': ASCII/Unicode U+0061 (category Ll: Letter, lowercase)

julia> count(isodd, 1:5)  # 1, 3, and 5 are odd
3

这样一组有限的函数是有意为之，目的是避免 Julia 的基础部分变得臃肿，把其他函数移出去，交给一层又一层的其他模块和包。

Statistics模块

Statistics属于标准库，很可能已经预装好，只需在程序顶部加上using Statistics，就能把它引入命名空间。

这个模块包含的是下一层级的常用函数，它们很可能会被一部分程序员广泛使用。

Statistics中的许多函数都假定你对该学科有一定的背景知识。 最简单的例子包括：

• mean，很多人会称之为平均值（结果等同于 sum / length）。
• median，排序后位于中间的值。
• std，标准差：衡量数值分布有多分散的指标。
• var，方差：std 的平方，通常计算起来更快。

每个函数往往都有各种选项，而且还有_很多_其他函数，感兴趣的话可以查阅文档。

其他包

正如你所料，统计学是 Julia 的一个重要应用场景，有很多可用的包来支持更专门的工作。

JuliaStats 团队贴心地维护了一份在线列表。