python计算数组的偏度与峰度的度量

在Python中，可以使用SciPy库中的`skew`和`kurtosis`函数分别计算数组的偏度和峰度。这两个函数都接受一个一维数组作为输入，并返回偏度或峰度的度量值。

偏度表示数据分布的不对称性。当偏度为0时，数据分布是对称的；当偏度为正数时，数据分布向右偏；当偏度为负数时，数据分布向左偏。

峰度表示数据分布的尖锐程度。当峰度为0时，数据分布是正常分布；当峰度大于0时，数据分布更加集中于平均值，尖峰更高；当峰度小于0时，数据分布更加平坦。

以下是使用`skew`和`kurtosis`函数计算数组的偏度与峰度的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis

# 构造一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 计算偏度和峰度
skewness = skew(arr)
kurtosisness = kurtosis(arr)

print("偏度:", skewness)
print("峰度:", kurtosisness)

输出结果为：

偏度: 0.0
峰度: -1.2242424242424244

注意，`skew`和`kurtosis`函数默认假定输入的数组是一个样本数据，而不是整个总体数据。如果要计算总体的偏度和峰度，需要将`bias=False`传递给这两个函数。

相关问题

Python如何计算偏度与峰度

Python中可以使用scipy库中的stats模块来计算偏度与峰度。

偏度（skewness）用于描述数据分布的偏斜程度，正偏态分布的偏度值大于0，负偏态分布的偏度值小于0，对称分布的偏度值约等于0。

峰度（kurtosis）用于描述数据分布的峰态，正态分布的峰度值为3，高于3的数据分布称为超过正态分布的高峰态分布，低于3的数据分布称为低于正态分布的低峰态分布。

下面是使用scipy库中的stats模块计算偏度与峰度的示例代码：

import scipy.stats as stats
import numpy as np

data = np.random.normal(size=1000)  # 生成1000个正态分布的随机数
skewness = stats.skew(data)  # 计算偏度
kurtosis = stats.kurtosis(data)  # 计算峰度

print("偏度：", skewness)
print("峰度：", kurtosis)

输出结果如下：

偏度： -0.08094805441330793
峰度： 0.06618835899850641

我们可以看到，生成的1000个正态分布的随机数的偏度约等于0，峰度约等于3，符合正态分布的特征。

python计算偏度和峰度

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。偏度描述了概率分布的不对称性，如果偏度为负，则分布的左侧比右侧更重，反之亦然；峰度描述了概率分布的峰态，如果峰度为正，则分布更加尖锐，反之则更加平坦。

以下是一个简单的示例代码，演示如何计算一组数据的偏度和峰度：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print("偏度：", skew(data))
print("峰度：", kurtosis(data))

输出结果为：

偏度： 0.0
峰度： -1.2242424242424244

因为数据集是一个均匀分布，所以偏度是0，而峰度为负，表示这个分布比标准正态分布更加平坦。