math y statistics — Cálculo sobre un valor y agregación de datos

Este artículo se enfoca en los módulos numéricos de Python para el caso habitual donde el `float` normal basta. math maneja operaciones sobre un solo valor (raíces cuadradas, logaritmos, funciones trigonométricas); statistics maneja agregar una secuencia de números (media, mediana, desviación estándar). Cuando necesitas evitar el error de coma flotante de forma estricta, el siguiente artículo sobre decimal / fractions es el lugar adecuado.

math — Operaciones sobre un solo número

math es la biblioteca estándar para operaciones sobre un solo número. math.sqrt para raíces cuadradas, math.floor / math.ceil para redondear hacia abajo / arriba, math.log para logaritmos, math.sin / math.cos para trigonometría — todas las funciones matemáticas clásicas están ahí. También expone constantes como atributos como math.pi y math.e (pi y la base del logaritmo natural).

import math

print(math.sqrt(16))         # 4.0  (float)
print(math.floor(3.7))       # 3    (int)
print(math.ceil(3.2))        # 4    (int)
print(math.log(100, 10))     # 2.0
print(math.pi)               # 3.141592653589793
print(round(math.pi, 4))     # 3.1416  (redondeado a 4 decimales)

Prueba las funciones y constantes más comunes de math.

① Importa math.

② Calcula la raíz cuadrada de 16 con math.sqrt e imprímela como sqrt(16): ◯.◯.

③ Calcula floor de 3.7 y ceil de 3.2 con math.floor / math.ceil, e imprímelos como floor: ◯ ceil: ◯.

④ Redondea math.pi a 4 decimales e imprímelo como pi (4 dp): ◯.◯◯◯◯.

(Si tu código se ejecuta correctamente, aparecerá la explicación.)

statistics — Agregar y resumir datos

statistics es la biblioteca estándar para agregar un grupo de valores. statistics.mean devuelve la media aritmética, statistics.median la mediana, statistics.mode el valor más frecuente, y statistics.stdev la desviación estándar muestral — todo en una sola llamada. También puedes ver observaciones estadísticas clásicas en acción, como la mediana siendo un resumen más estable que la media cuando hay valores atípicos, con apenas unas pocas líneas.

import statistics

prices = [1200, 1500, 1100, 1400]

print(statistics.mean(prices))    # 1300       (media)
print(statistics.median(prices))  # 1300.0     (mediana)
print(statistics.stdev(prices))   # ~182.57    (desviación estándar)

# Con un valor atípico, media y mediana divergen
with_outlier = [1200, 1500, 1100, 1400, 100000]
print(statistics.mean(with_outlier))    # 21040  (arrastrada por el atípico)
print(statistics.median(with_outlier))  # 1400   (resiste el atípico)

Calcula la media, la mediana y la desviación estándar de cuatro precios de productos.

① Importa statistics y pon los cuatro precios [1200, 1500, 1100, 1400] en una lista llamada prices.

② Calcula la media con statistics.mean, redondéala a un entero e imprímela como mean: ◯.

③ Calcula la mediana con statistics.median, redondéala a un entero e imprímela como median: ◯.

④ Calcula la desviación estándar con statistics.stdev, redondéala a 1 decimal e imprímela como stdev: ◯.◯.