math と statistics — 単発計算とデータ集計

Python の 数値計算系 モジュールのうち、普通の float で十分なケース を整理します。math は 1 つの値に対する計算（平方根・対数・三角関数など）を、statistics は データ列の集計（平均・中央値・標準偏差）を担当します。誤差を厳密に避けたい場合は次の記事で扱う decimal / fractions を使います。

math — 1 つの数値に対する計算

math は 1 つの数値に対する計算 を提供する標準ライブラリです。math.sqrt で平方根、math.floor / math.ceil で切り捨て・切り上げ、math.log で対数、math.sin / math.cos で三角関数など、教科書的な数学関数が一通り入っています。math.pi / math.e のように 属性として定数 も持っています（円周率・自然対数の底）。

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  (4 桁に丸め)

math モジュールの代表的な関数と定数 を試します。

① math を読み込んでください

② math.sqrt で 16 の平方根 を計算し、16 の平方根: ◯.◯ の形で表示してください

③ math.floor と math.ceil で 3.7 の切り捨て と 3.2 の切り上げ を計算し、切り捨て: ◯ 切り上げ: ◯ の形で表示してください

④ math.pi を 小数 4 桁に丸めて、円周率 (4 桁): ◯.◯◯◯◯ の形で表示してください

（正しく実行できれば解説が表示されます）

statistics — データ集計と要約

statistics は 複数の値（データ群）を集計 するためのモジュールです。statistics.mean で 算術平均、statistics.median で 中央値、statistics.mode で 最頻値、statistics.stdev で 標本標準偏差 を 1 行で求められます。外れ値が混じるデータでは中央値（median）が平均より代表値として安定する といった統計の基本も、この 1 モジュールで試せます。

import statistics

prices = [1200, 1500, 1100, 1400]

print(statistics.mean(prices))    # 1300       (平均)
print(statistics.median(prices))  # 1300.0     (中央値)
print(statistics.stdev(prices))   # 約 182.57  (標準偏差)

# 外れ値があると平均と中央値の差が広がる
with_outlier = [1200, 1500, 1100, 1400, 100000]
print(statistics.mean(with_outlier))    # 21040  (外れ値に引っ張られる)
print(statistics.median(with_outlier))  # 1400   (外れ値の影響を受けにくい)

4 商品の価格データ から平均・中央値・標準偏差を求めます。

① statistics を読み込み、4 商品の価格 [1200, 1500, 1100, 1400] をリスト prices に入れてください

② statistics.mean で 平均 を求め、整数に丸めて 平均: ◯ の形で表示してください

③ statistics.median で 中央値 を求め、整数に丸めて 中央値: ◯ の形で表示してください

④ statistics.stdev で 標準偏差 を求め、小数 1 桁に丸めて 標準偏差: ◯.◯ の形で表示してください