怎樣用excel求頻數(shù)分布表的平均數(shù)？分步方法1.打開Excel文檔。2.將鼠標(biāo)放在要輸入功能的單元格中，然后選擇 "配方奶粉在菜單欄和 "插入函數(shù) "在通用菜單欄中。3.然后彈出插入函數(shù)對(duì)話框，然后

怎樣用excel求頻數(shù)分布表的平均數(shù)？

分步方法

1.打開Excel文檔。

2.將鼠標(biāo)放在要輸入功能的單元格中，然后選擇 "配方奶粉在菜單欄和 "插入函數(shù) "在通用菜單欄中。

3.然后彈出插入函數(shù)對(duì)話框，然后選擇函數(shù)找到 "平均 "功能。這時(shí)，你可以在下面看到其功能的具體介紹，然后點(diǎn)擊 "OK "。

4.此時(shí)，我們?cè)O(shè)置函數(shù)參數(shù)(F2是C2的平均值:E2計(jì)算)，設(shè)置完成后點(diǎn)擊確定。

5.計(jì)算出C2: E2的平均值后，當(dāng)鼠標(biāo)定位在F2單元格的右下角，出現(xiàn)一個(gè)黑色數(shù)字時(shí)，雙擊鼠標(biāo)左鍵。

6.此時(shí)，F(xiàn)3: F7會(huì)隨著單元格公開而將公式公開，并計(jì)算平均值。

7.將平均數(shù)據(jù)設(shè)置為兩位小數(shù)，如下所示，選擇數(shù)據(jù)并按#34Ctrl 1#34，然后單擊數(shù)字選項(xiàng)卡，選擇數(shù)字，設(shè)置小數(shù)點(diǎn)2 "，然后點(diǎn)擊 "OK "來完成平均計(jì)算。

怎么用word做直方圖。誰能幫我做一下？

姓名，高等數(shù)學(xué)，大學(xué)物理，計(jì)算機(jī)，大學(xué)英語，李莉，86，78，90，80，張華，78，80，86，75，，76，70，78，68，，90，80，89，78。

打開Word，創(chuàng)建一個(gè)新的插入圖表，并選擇要制作的模板。

如何使用Python中最強(qiáng)大的可視化工具M(jìn)atplotlib？

Matplotlib是Python中非常流行和強(qiáng)大的可視化工具(模塊)。它內(nèi)置了大量用于數(shù)據(jù)可視化的函數(shù)和類型，可以輕松繪制各種圖表，包括常見的折線圖、散點(diǎn)圖、條形圖、餅圖、條形圖、熱圖等。下面我簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)工具的安裝和使用方法，有興趣的朋友可以試試:

1.首先安裝matplotlib模塊，可以使用pip命令直接安裝。如下，打開一個(gè)cmd窗口，輸入命令 "pip安裝matplotlib "：

2.安裝完成后，我們可以直接編碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。這里以常見的散點(diǎn)圖、直方圖、餅圖為例，簡(jiǎn)單介紹一下如何利用matplotlib實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。測(cè)試代碼和截圖如下:

散點(diǎn)圖

這里主要用的是scatter函數(shù)，測(cè)試代碼如下。首先隨機(jī)生成一些樣本數(shù)據(jù)，然后設(shè)置不同的標(biāo)記，最后繪制并顯示，非常簡(jiǎn)單:

程序運(yùn)行截圖如下，整體效果還是很不錯(cuò)的:

條形圖

這里主要使用Bar函數(shù)，測(cè)試代碼如下。首先隨機(jī)設(shè)置兩組樣本數(shù)據(jù)，然后分別繪制直方圖。最后，在顯示時(shí)，它們被設(shè)置為堆疊在一起:

程序運(yùn)行的截圖如下，一個(gè)堆疊的直方圖，看起來不錯(cuò):

圓形分格統(tǒng)計(jì)圖表

這這也是一種常見的數(shù)據(jù)可視化。主要使用餅圖功能。測(cè)試代碼如下。先隨機(jī)設(shè)置一些樣本數(shù)據(jù)，然后直接調(diào)用pie函數(shù)，設(shè)置相關(guān)屬性，最后顯示出來:

程序截圖如下，干凈整潔的餅狀圖，效果還是很不錯(cuò)的:

3.當(dāng)然，matplotlib的可視化功能并不局限于這些圖形的繪制，還可以繪制很多其他的圖形，如曲線圖、直方圖、熱圖、組合圖等。定制化程度很高，所以我贏了 這里不一一介紹了。可以參考官方的例子，很詳細(xì)，有源代碼，可以學(xué)習(xí)下載:

至此，我們已經(jīng)完成了matplotlib模塊的安裝和簡(jiǎn)單使用。總的來說，這個(gè)模塊非常好用，基本可以滿足各種數(shù)據(jù)可視化，在Python可視化中占有非常重要的地位。只要有一定的Python基礎(chǔ)，熟悉相關(guān)文檔和例子，很快就能掌握。當(dāng)然還有很多其他的Python可視化模塊，比如seaborn，pyecharts等。，這些也很好。網(wǎng)上也有相關(guān)教程和資料。有興趣的可以搜一下。希望以上分享的內(nèi)容能對(duì)你有所幫助，也歡迎大家提出意見和評(píng)論進(jìn)行補(bǔ)充。