睡眠健康数据集中包含年龄、性别、职业、睡眠时长、睡眠质量、压力水平、BMI、血压、心率、每日步数、睡眠障碍,用Python数据分析的Numpy库对年龄、睡眠时长等信息进行简要的统计分析
时间: 2023-07-03 22:20:28 浏览: 58
好的,我可以帮您进行简要的统计分析。假设您已经将数据集导入Python中,并将其存储在一个名为“data”的Numpy数组中。那么,您可以使用以下代码对年龄和睡眠时长进行简要的统计分析:
```python
import numpy as np
# 提取年龄和睡眠时长数据
age = data[:,0]
sleep_duration = data[:,3]
# 计算年龄和睡眠时长的平均值、标准差、最小值、最大值等统计量
age_mean = np.mean(age)
age_std = np.std(age)
age_min = np.min(age)
age_max = np.max(age)
sleep_mean = np.mean(sleep_duration)
sleep_std = np.std(sleep_duration)
sleep_min = np.min(sleep_duration)
sleep_max = np.max(sleep_duration)
# 输出结果
print("年龄统计量:平均值=%.2f,标准差=%.2f,最小值=%.2f,最大值=%.2f" % (age_mean, age_std, age_min, age_max))
print("睡眠时长统计量:平均值=%.2f,标准差=%.2f,最小值=%.2f,最大值=%.2f" % (sleep_mean, sleep_std, sleep_min, sleep_max))
```
您可以根据需要调整代码中的索引值和输出格式。另外,如果您还需要对其他数据进行统计分析,可以在代码中添加相应的计算和输出语句。