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首页python 计算数据偏差和峰度的方法
numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多,显示前5个和后5个 偏度:衡量随机分布的不均衡性,偏度=0,数值相对均匀的分布在两侧 峰度:概率密度在均值处峰值高低的特征 python计算数据均值、标准差、偏度、峰度: import numpy as np from scipy import stats x = np.random.randn(10000) mu = np.mean(x, axis=0) sigma = np.std(x, axis=0) skew = stats.skew(x) kurtosis = stats.kurtosis(x)
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numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多,显示前5个和后5个
偏度:偏度:衡量随机分布的不均衡性,偏度=0,数值相对均匀的分布在两侧
峰度:峰度:概率密度在均值处峰值高低的特征
python计算数据均值、标准差、偏度、峰度:计算数据均值、标准差、偏度、峰度:
import numpy as np
from scipy import stats
x = np.random.randn(10000)
mu = np.mean(x, axis=0)
sigma = np.std(x, axis=0)
skew = stats.skew(x)
kurtosis = stats.kurtosis(x)
以上这篇python 计算数据偏差和峰度的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支
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