numpy skew
时间: 2023-10-09 09:08:31 浏览: 100
numpy.skew函数是一个用于计算数据集的偏度(skewness)的函数。偏度是描述数据分布偏斜程度的统计量,它可以帮助我们了解数据集的对称性。如果偏度为正,表示数据分布向右倾斜;如果偏度为负,表示数据分布向左倾斜;如果偏度为0,表示数据分布相对对称。通过使用numpy.skew函数,我们可以计算出数据集的偏度值。
在numpy中使用skew函数的方法是:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
skewness = stats.skew(data)
print(skewness)
```
以上代码会输出数据集的偏度值。
需要注意的是,numpy的skew函数是基于样本数据计算的,而不是基于整体总体数据。所以在使用时要注意数据的代表性和样本的选择方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Task08】Numpy学习打卡](https://blog.csdn.net/Xiao_Spring/article/details/110235224)[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: 100%"]
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