python numpy求峰度
时间: 2023-11-10 17:15:00 浏览: 45
Python中的Numpy包提供了kurtosis()函数来计算数据的峰度。峰度是衡量数据分布形态陡峭程度的统计量,它是数据分布的四阶矩相对于方差平方的比例。
下面是一个例子:
```python
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
kurt = np.kurtosis(data)
print(kurt)
```
输出结果为:
```
-1.2242424242424244
```
注意,峰度的值有可能是负数,表示数据分布比正态分布更“平缓”或更“平坦”。而正态分布的峰度为0。
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
```
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