用python进行数据分析.pdf
本文主要介绍了如何使用Python进行数据分析,特别是针对一个高中班级月考语文成绩的数据集。数据集包含了78位同学的成绩,这些成绩被视为独立的随机变量。数据的分析主要包括对中心位置、频数分析、箱须图、经验累积分布图和正态概率分布图的探索。 1. 中心位置: 数据的中心位置有三个关键指标:均值、中位数和众数。对于这个成绩数据集,均值约为109.9,中位数为113,众数为116。均值代表平均情况,中位数表示数据的中间值,而众数则是出现次数最多的数据点。 2. 频数分析: - 频数分布直方图:通过matplotlib库的bar()函数绘制,将数据分为8个区间,展示了成绩的分布情况,结果显示成绩主要集中在100~130之间。 - 相对频率折线图:使用plot()函数绘制,进一步揭示了成绩分布的细节,超过100分的学生占大多数,而低于100分的学生也占一定比例。 - 箱须图:箱须图显示了数据的四分位数,中位数(113)、上四分位数(Q1=124)和下四分位数(Q2=105),IQR(四分位数差)为19。异常值位于箱形图的下边缘之外,这些学生的表现需要特别关注。 3. 经验累积分布图(ECDF): ECDF用于估计总体分布函数,通过drawCumulativeHist()函数绘制,结果显示样本数据符合正态分布的特征。 4. 正态概率分布图: 通过对ECDF的上四分位点和下四分位点延长,形成正态概率分布图,验证了数据的正态性。 结论:通过各种数据分析方法,得出该班级成绩数据基本服从正态分布,主要集中在100~130分之间,但也存在一些低分异常值。整体而言,班级成绩表现良好,但需要关注并鼓励那些分数较低的同学。 总结:这次数据分析实践展示了Python(尤其是matplotlib库)在描述性统计分析中的应用,不仅揭示了数据的基本特征,还帮助理解数据的分布情况。尽管初学者在使用Python时遇到了挑战,但通过学习和实践,他们掌握了基础语法和绘图技巧,收获颇丰。