# Eclipse SUMO, Simulation of Urban MObility; see https://eclipse.dev/sumo
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Modules
		math warnings

Classes
		builtins.object Statistics   class Statistics(builtins.object)     Statistics(label=None, abs=False, histogram=False, printMin=True, scale=1, printDev=False, printSum=False)       Methods defined here: __init__(self, label=None, abs=False, histogram=False, printMin=True, scale=1, printDev=False, printSum=False) Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature. __str__(self) Return str(self). add(self, v, label=None) average_absolute_deviation_from_mean(self) avg(self) return the mean value avg_abs(self) return the mean of absolute values clear(self) count(self) histogram(self) mean(self) meanAndStdDev(self, limit=None) return the mean and the standard deviation optionally limited to the last limit values mean_abs(self) median(self) return the median value median_abs(self) return the median of absolute values normalise_to_range(self, n_min=0, n_max=1) Normalises the stored list of values between n_min and n_max, Default: [0,1] quartiles(self) rank(self, fraction) relStdDev(self, limit=None) return the relative standard deviation optionally limited to the last limit values toString(self, precision=2, histStyle=1, fmt=<function identity at 0x7f132d0aed40>) histStyle 0 : not shown 1 : one line 2 : fancy toXML(self, precision=2, tag='statistic', indent=4, label=None, fmt=<function identity at 0x7f132d0aed40>) update(self, other) Data descriptors defined here: __dict__ dictionary for instance variables (if defined) __weakref__ list of weak references to the object (if defined)

Functions
		geh(m, c) Error function for hourly traffic flow measures after Geoffrey E. Havers identity(value) round(value) setPrecision(formatstr, precision, isArray=False, preformatted=False) sqv(self, m, c, scaling_factor=1000) Scaling Quality Value Calculation, Ref: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0361198119838849 scaling_factor: Number of person trips per day (total, per mode, per purpose) : 1 Mean trip distance in kilometers : 10 Duration of all trips per person per day in minutes : 100 Traffic volume per hour : 1000 Traffic volume per day : 10000

Data
		absolute_import = _Feature((2, 5, 0, 'alpha', 1), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 262144) division = _Feature((2, 2, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 131072) print_function = _Feature((2, 6, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 1048576) sqrt = <ufunc 'sqrt'> uMax = uMax uMin = uMin