python描述性统计分析
时间: 2023-10-13 10:25:44 浏览: 56
Python有很多库可以用于描述性统计分析。其中最常用的是numpy和pandas库。下面是一些常见的描述性统计分析的函数:
1.平均数:使用numpy库中的mean函数计算一个数组的平均值,例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_a = np.mean(a)
print(mean_a)
```
2.中位数:使用numpy库中的median函数计算一个数组的中位数,例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
median_a = np.median(a)
print(median_a)
```
3.众数:使用scipy库中的mode函数计算一个数组的众数,例如:
```python
from scipy import stats
a = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5])
mode_a = stats.mode(a)
print(mode_a)
```
4.方差和标准差:使用numpy库中的var和std函数计算一个数组的方差和标准差,例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
var_a = np.var(a)
std_a = np.std(a)
print(var_a, std_a)
```
5.四分位数:使用numpy库中的percentile函数计算一个数组的四分位数,例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
q1 = np.percentile(a, 25)
q2 = np.percentile(a, 50)
q3 = np.percentile(a, 75)
print(q1, q2, q3)
```
6.相关系数:使用numpy库中的corrcoef函数计算两个数组的相关系数,例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
corr = np.corrcoef(a, b)
print(corr)
```
以上是一些常用的描述性统计分析函数,使用这些函数可以很方便地进行数据分析。
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