描述性统计分析python

描述性统计分析在Python中可以借助Numpy、Pandas、SciPy等科学计算模块来计算一组数据的平均值、中位数、众数、极差、方差和标准差等指标，以及使用Matplotlib绘图模块来展示数据的分布状态和频率直方图。

具体步骤如下：
1. 导入所需的模块，如numpy、pandas、scipy和matplotlib。
2. 读取数据，并将其存储为numpy数组或pandas数据帧。
3. 使用numpy和pandas计算描述性统计指标，如平均值、中位数、众数、极差、方差和标准差。
4. 利用Matplotlib绘制数据的分布状态和频率直方图，可以使用柱状图、饼图、直方图、累积曲线、散点图和箱形图等不同的图表类型来展示不同类型的数据分析结果。

总结起来，描述性统计分析是通过计算一组数据的统计指标，如平均值、中位数、众数、极差、方差和标准差等，并使用绘图工具展示数据的分布状态和频率直方图，以描绘或总结数据的基本情况。在Python中，可以使用Numpy、Pandas、SciPy和Matplotlib等工具来进行描述性统计分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用Python进行数据分析——描述性统计分析](https://blog.csdn.net/csdn1561168266/article/details/129202857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [使用Python进行描述性统计](https://blog.csdn.net/weixin_30871905/article/details/97442695)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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