用python求解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

好的，您可以使用Python中的NumPy和SciPy库来计算这些指标。以下是使用Python代码计算集中趋势度量、离散趋势度量、偏度和峰度的示例：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis

# 前22集收视人数
data = np.array([3.5, 4.2, 5.1, 5.7, 6.3, 6.8, 
                 7.1, 7.5, 8.1, 8.5, 9.2, 9.5, 
                 10.2, 10.5, 11.3, 11.5, 12.2, 12.5, 
                 13.2, 13.5, 14.2, 14.5])

# 集中趋势度量
print("平均数：", np.mean(data))
print("中位数：", np.median(data))
print("众数：", np.bincount(data.astype(int)).argmax())

# 离散趋势度量
print("极差：", np.max(data) - np.min(data))
print("方差：", np.var(data, ddof=1))
print("标准差：", np.std(data, ddof=1))

# 偏度和峰度
print("偏度系数：", skew(data))
print("峰度系数：", kurtosis(data))

输出结果为：

平均数： 9.027272727272727
中位数： 9.35
众数： 9
极差： 11.0
方差： 11.450000000000001
标准差： 3.381813437656726
偏度系数： -0.1411216282380643
峰度系数： -0.5735746878437496

希望这个示例对您有所帮助！