以图形方式理解均值：两个小节在线测验

本文将通过两个小节在线测验，帮助程序员以图形方式理解均值。

第一节：可视化均值

在这个小节，我们将通过可视化方式来理解均值的概念。我们将使用Python中的Matplotlib库来绘制图形，以帮助你更好地理解均值。

首先，我们需要生成一组数据。我们可以使用Python中的random库来生成一组随机数据：

import random
data = [random.randint(0, 100) for i in range(100)]

现在我们有了一组100个随机整数的数据。接下来，我们使用Matplotlib库来绘制一个直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data, bins=10)
plt.show()

这个直方图展示了数据集的分布情况。很明显，这个数据集的分布情况不均匀。但是我们仍然可以通过视觉化方式来获得关于均值的一些解释。我们可以将这个数据集的均值用一条线标出：

import numpy as np
mean = np.mean(data)
plt.hist(data, bins=10)
plt.axvline(mean, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.show()

这条红色虚线代表了数据集的均值。通过可视化方式，我们可以直观地看出这个数据集的均值相对于整个数据集的分布情况。

第二节：均值的计算

在这个小节中，我们将学习如何计算均值。虽然我们可以在Python中使用numpy库来计算均值，但是这里我们将手动计算均值。我们将使用Python中的列表（list）来存储数字，并通过Python中的for循环遍历数据集。

首先，我们需要声明一个数据集：

data = [1, 2, 4, 5, 6, 9, 12, 15, 18, 21]

我们将通过以下方式计算均值：

mean = sum(data)/len(data)

我们通过将数据集的总和除以数据集的长度来计算均值。在这个例子中，均值为9.3。

总结

通过这两个小节的在线测验，我们学习了如何用Matplotlib库将数据集可视化，并用一条线表示均值。我们还学习了如何手动计算均值。希望这可以帮助你更好地理解均值。