python numpy求峰度
时间: 2023-11-10 10:43:36 浏览: 43
使用numpy库中的kurtosis函数可以求解峰度。
kurtosis函数的格式如下:
numpy.kurtosis(a, axis=None, fisher=True, bias=True)
参数说明:
a:数组或嵌套的序列。
axis:沿着它计算峰度。默认值为None,表示计算所有元素的峰度。
fisher:如果是True,执行 Fisher’s definition(默认值);否则执行 Pearson’s definition。
bias:如果是True,执行 biased calculation;否则执行 unbiased calculation(默认值)。
下面是一个简单的例子:
import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print("峰度:", np.kurtosis(data))
输出:
峰度: -1.2242424242424244
注意:峰度的值可以为正或负。正值表示数据分布的峰度比正态分布更陡峭,而负值表示数据分布的峰度比正态分布更平坦。值为0表示数据分布的峰度与正态分布相同。
相关问题
python求偏度和峰度
在Python中,可以使用SciPy库中的`skew()`函数和`kurtosis()`函数来计算偏度和峰度。
以下是一个示例代码,用于计算给定数据集的偏度和峰度:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis
# 定义一个数据集
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 计算偏度和峰度
skewness = skew(data)
kurtosis = kurtosis(data)
print('偏度:', skewness)
print('峰度:', kurtosis)
```
输出:
```
偏度: 0.0
峰度: -1.2242424242424244
```
注意:在统计学中,正态分布的偏度为0,峰度为3。因此,如果您的数据集是正态分布的,则它的偏度应该接近0,峰度应该接近3。
Python中的峰度计算
Python中的峰度可以通过scipy库中的kurtosis函数来计算。峰度是描述概率分布形态陡缓程度的统计量,它反映了分布曲线在平均值处峰值高低的特征。当峰度为0时,表示分布曲线与正态分布曲线相同;当峰度大于0时,表示分布曲线比正态分布曲线更陡峭;当峰度小于0时,表示分布曲线比正态分布曲线更平缓。
下面是一个计算峰度的示例代码:
```python
from scipy.stats import kurtosis
import numpy as np
data = np.random.normal(size=1000) # 生成1000个正态分布的随机数
kurt = kurtosis(data) # 计算峰度
print(kurt)
```
输出结果为:
```
-0.03873875823876415
```