统计-茎叶图介绍

统计-茎叶图是一种可视化数据的方法，可以帮助我们快速了解数据的分布情况和特征。这种图形可以用来展示和识别数据的模式和异常值，因此被广泛用于统计学和数据分析的领域。

什么是统计-茎叶图

茎叶图，又称为蒂叶图(stem-and-leaf plot)是一种将数据按照数字位数分成两部分，可视化数据分布的表格。茎叶图的数据以十进制的形式呈现，将数值的整数部分作为“茎”，将小数部分作为“叶”，形成一组数值形式的表格。

例如，要画出以下数据的茎叶图：

12, 34, 56, 78, 90, 23, 45, 67, 89, 20, 40, 60

首先，将数据用从小到大的顺序排列：

12, 20, 23, 34, 40, 45, 56, 60, 67, 78, 89, 90

然后，将数字的十位和个位分开：

1 | 2
2 | 0 3
3 | 4 4 4 5 5 6 7 8
4 | 0
5 | 6 7 8 9
6 | 0
7 | 8
8 | 9
9 | 0

在这个表格中，每一行的左边是茎，右边是附在茎上的叶子。例如，3| 4 4 4 5 5 6 7 8表示数字34、44、54、55、56、57、58、69。

茎叶图中的茎，通常在左侧，最多只显示一个数字，而茎叶图中的叶子是数字的第二位，通常在右侧，最多显示两个数字。根据需要，我们可以展示多个茎和叶子位数。

统计-茎叶图的用途

茎叶图可以用于以下目的：

• 显示数据的分布情况
• 检测异常值
• 求出数据的平均数、中位数、众数等统计量
• 比较不同数据集的分布情况

通过使用统计-茎叶图，我们可以更好地了解数据的分布情况，快速发现并处理异常值，以便进一步分析和处理数据。

如何使用Python实现统计-茎叶图

Python的matplotlib库可以实现数据的茎叶图。下面是使用Python编写的统计-茎叶图代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据
data = [12, 34, 56, 78, 90, 23, 45, 67, 89, 20, 40, 60]

# 将数据排序
data = np.sort(data)

# 计算茎和叶
stems = []
leaves = []
for x in data:
    stem, leaf = divmod(x, 10)
    stems.append(stem)
    leaves.append(leaf)

# 将结果可视化
fig, ax = plt.subplots()

scale = 10
ticks = range(min(stems), max(stems)+1)
ax.set_xticks([tick * scale for tick in ticks])

# 在图形中添加茎和叶
ax.scatter([n * scale for n in stems], leaves, marker='o', color='black')

# 添加茎的标签
for stem, leaf in zip(stems, leaves):
    ax.annotate(str(stem), xy=(stem * scale, leaf))

plt.title('Stem-and-leaf plot')
plt.xlabel('Stem')
plt.ylabel('Leaf')
plt.show()

在这个代码片段中，我们首先导入了numpy和matplotlib库，然后构造了输入数据。数据被排序，通过divmod（Python内置函数）函数从每个元素中提取茎和叶。最后，通过scatter函数和annotate函数将茎和叶在图形中可视化。运行这段代码，会输出以下茎叶图：

我们可以看到，生成了一个带有茎叶图的可视化图形，清晰地展示了数据的分布情况。

总结

统计-茎叶图是一种可视化数据的方法，可以帮助我们更好地了解数据的分布情况和特征。在这篇小文中，我们介绍了统计-茎叶图的原理和用途，并展示了如何在Python中使用matplotlib库实现统计-茎叶图。尝试使用茎叶图，可以帮助程序员更好地理解数据，更好地分析和处理数据。