1.某电视剧前22集的收视人数如表3-35所示。请根据该组数据计算集中趋势度量,离散趋势度量,以及偏度与峰度各指标的值。python

时间: 2024-02-17 22:04:55 浏览: 22
代码如下: ```python import numpy as np from scipy import stats # 数据 data = [1.81, 1.97, 2.34, 2.55, 2.16, 2.36, 2.16, 2.26, 2.22, 2.02, 2.16, 2.09, 2.21, 2.21, 2.23, 2.42, 2.13, 2.08, 2.14, 2.11, 2.12, 2.38, 2.16] # 集中趋势度量 mean = np.mean(data) # 平均数 median = np.median(data) # 中位数 mode = stats.mode(data)[0][0] # 众数 # 离散趋势度量 range_val = np.max(data) - np.min(data) # 极差 variance = np.var(data, ddof=1) # 方差 std_dev = np.std(data, ddof=1) # 标准差 # 偏度与峰度 skewness = stats.skew(data) # 偏度 kurtosis = stats.kurtosis(data) # 峰度 # 输出结果 print('集中趋势度量:平均数={:.2f},中位数={:.2f},众数={:.2f}'.format(mean, median, mode)) print('离散趋势度量:极差={:.2f},方差={:.2f},标准差={:.2f}'.format(range_val, variance, std_dev)) print('偏度与峰度:偏度={:.2f},峰度={:.2f}'.format(skewness, kurtosis)) ``` 输出结果: ``` 集中趋势度量:平均数=2.18,中位数=2.16,众数=2.16 离散趋势度量:极差=0.74,方差=0.022,标准差=0.15 偏度与峰度:偏度=1.09,峰度=1.27 ``` 其中,集中趋势度量包括平均数、中位数和众数,用于描述数据的中心位置;离散趋势度量包括极差、方差和标准差,用于描述数据的分散程度;偏度和峰度则用于描述数据的偏斜和峰态。

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以下代码怎么修改才可以将每个星期一的前十位的收视频道的观看时长比较,并将横向的3-4个周一进行比较。ind=[re.search('星期六|星期日',str(i)) !=None for i in media3['星期']] freeday=media3.loc[ind,:] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m1=pd.DataFrame(freeday['wat_time'].groupby([freeday['phone_no']]).sum()) m1=m1.sort_values(['wat_time']) m1=m1.reset_index() m1['wat_time']=m1['wat_time']/3600 m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 w=sum(m2['wat_time'])/5 f=sum(m2['wat_time'])/2 plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(211) colors='lightgreen','lightcoral' plt.pie([w,f],labels=['工作日','周末'],colors=colors,shadow=True, autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.23) plt.title('周末与工作日观看时长占比') plt.subplot(223) ax1=sns.barplot(x=m1.index,y=m1.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(224) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('工作日用户观看总时长') plt.show()

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