以图形方式理解均值：四个或更多条形工作表

在数据分析中，平均值是一个重要的概念。了解如何以图形方式理解平均值可以帮助我们更好地分析数据。在本篇介绍中，我们将展示如何创建四个或更多条形工作表，以图形方式理解平均值。

准备数据

我们需要准备一些数据来创建条形工作表。假设我们有一组身高数据，包括男性和女性。我们要比较男女身高的平均值。我们将使用以下数据：

| 性别 | 身高（cm） | | --- | --- | | 男 | 180 | | 女 | 165 | | 男 | 175 | | 男 | 185 | | 女 | 170 | | 女 | 160 |

创建条形工作表

我们将使用Python中的Matplotlib库来创建条形图。请确保您已经安装了Matplotlib库。首先，我们要导入所需的库和模块。我们将使用NumPy模块来计算平均值。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们定义我们的数据作为两个NumPy数组。我们使用numpy.mean()函数计算平均值。

data = np.array([[180, 175, 185], [165, 170, 160]])
mean = np.mean(data, axis=1)

接下来，我们创建一个条形图。我们使用两个条形，一个用于男性，一个用于女性。我们使用均值作为每个条形的高度。

plt.bar(["男", "女"], mean)
plt.show()

这样我们就可以得到一个简单的条形图，用于比较男女身高的平均值。

现在，我们可以通过添加更多的数据来创建更复杂的条形工作表。

创建更复杂的条形工作表

现在假设我们有两组身高数据：一组是成年人的身高，另一组是儿童的身高。我们要比较成年人和儿童的身高平均值，并将它们与男女身高平均值进行比较。我们将使用以下数据：

| 年龄组 | 性别 | 身高（cm） | | --- | --- | --- | | 成年人 | 男 | 180 | | 成年人 | 女 | 165 | | 成年人 | 男 | 175 | | 成年人 | 男 | 185 | | 成年人 | 女 | 170 | | 儿童 | 男 | 130 | | 儿童 | 女 | 120 | | 儿童 | 女 | 125 |

首先，我们需要计算每个组的平均身高。

adult_data = np.array([[180, 175, 185], [165, 170]])
adult_mean = np.mean(adult_data, axis=1)

child_data = np.array([[130], [120, 125]])
child_mean = np.mean(child_data, axis=1)

all_means = [adult_mean[0], adult_mean[1], child_mean[0], child_mean[1]]

接下来，我们可以使用Matplotlib库创建一个复杂的条形图。

figure, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)

ax1.bar(["男", "女"], adult_mean)
ax1.set_title("成年人")

ax2.bar(["男", "女"], [all_means[0], all_means[1]])
ax2.set_title("成年人 VS 男女平均身高")

ax3.bar(["男", "女"], child_mean)
ax3.set_title("儿童")

ax4.bar(["男", "女"], [all_means[2], all_means[3]])
ax4.set_title("儿童 VS 男女平均身高")

plt.show()

这样我们就可以得到一个更复杂的条形工作表。它比较了不同年龄组和性别的平均身高。

结论

以图形方式理解均值的一个好方法是使用条形工作表。使用Matplotlib库可以轻松地创建复杂的条形工作表，以比较不同数据集的平均值。