math dan statistics — Hitungan Satu Nilai dan Agregasi Data

Artikel ini fokus pada modul numerik Python untuk kasus sehari-hari di mana `float` biasa sudah cukup. math menangani operasi pada satu nilai (akar kuadrat, logaritma, fungsi trigonometri); statistics menangani agregasi sekuens angka (rata-rata, median, deviasi standar). Kalau kamu butuh menghindari error floating-point secara ketat, artikel berikutnya tentang decimal / fractions adalah tempatnya.

math — Operasi pada Satu Angka

math adalah standard library untuk operasi pada satu angka. math.sqrt untuk akar kuadrat, math.floor / math.ceil untuk membulatkan ke bawah / atas, math.log untuk logaritma, math.sin / math.cos untuk trigonometri — fungsi-fungsi matematika dasar semuanya tersedia. Modul ini juga mengekspos konstanta sebagai atribut seperti math.pi dan math.e (pi dan basis logaritma 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  (dibulatkan ke 4 desimal)

Coba fungsi dan konstanta math yang paling umum.

① Import math.

② Hitung akar kuadrat dari 16 dengan math.sqrt dan cetak sebagai sqrt(16): ◯.◯.

③ Hitung floor dari 3.7 dan ceil dari 3.2 dengan math.floor / math.ceil, dan cetak sebagai floor: ◯ ceil: ◯.

④ Bulatkan math.pi ke 4 desimal dan cetak sebagai pi (4 dp): ◯.◯◯◯◯.

(Kalau kode berjalan benar, penjelasan akan muncul.)

statistics — Mengagregasi dan Merangkum Data

statistics adalah standard library untuk mengagregasi sekelompok nilai. statistics.mean mengembalikan rata-rata aritmetika, statistics.median adalah median, statistics.mode adalah nilai paling sering muncul, dan statistics.stdev adalah deviasi standar sampel — semuanya dalam satu panggilan. Kamu juga bisa melihat observasi statistik klasik beraksi, seperti median menjadi ringkasan yang lebih stabil daripada rata-rata saat ada outlier, hanya dengan beberapa baris kode.

import statistics

prices = [1200, 1500, 1100, 1400]

print(statistics.mean(prices))    # 1300       (rata-rata)
print(statistics.median(prices))  # 1300.0     (median)
print(statistics.stdev(prices))   # ~182.57    (deviasi standar)

# Saat ada outlier, rata-rata dan median menjauh
with_outlier = [1200, 1500, 1100, 1400, 100000]
print(statistics.mean(with_outlier))    # 21040  (ditarik oleh outlier)
print(statistics.median(with_outlier))  # 1400   (tahan terhadap outlier)

Hitung rata-rata, median, dan deviasi standar dari harga empat produk.

① Import statistics dan masukkan empat harga [1200, 1500, 1100, 1400] ke dalam list bernama prices.

② Hitung rata-rata dengan statistics.mean, bulatkan ke int dan cetak sebagai mean: ◯.

③ Hitung median dengan statistics.median, bulatkan ke int dan cetak sebagai median: ◯.

④ Hitung deviasi standar dengan statistics.stdev, bulatkan ke 1 desimal dan cetak sebagai stdev: ◯.◯.