python统计分析——单变量描述统计

资料来源于：用Python动手学统计学

1、求和

numpy.sum()：要求求和的对象为数组格式。

也可以使用python的标准函数sum()。

2、平均数

numpy.mean()

3、计数

len()

4、方差

np.var()；

注意ddof的参数设置。ddof即Delta Degrees of Freedom，表示自由度与样本容量年的差值。默认ddof=0，即自由度为n，此时np.var()相当于excel中的函数var.p()，计算结果为总体方差；当ddof=1时，代表自由度为n-1，此时np.var()相当于excel中的函数var.s()，计算结果为样本的无偏方差。

data_set=np.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6])
var_p=np.var(data_set)
var_s=np.var(data_set,ddof=1)
print(var_p)
print(var_s)

5、标准差

numpy.std()

ddof参数设置同numpy.var()。

data_set=np.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6])
stdev_p=np.std(data_set)
stdev_s=np.std(data_set,ddof=1)
print(stdev_p)
print(stdev_s)

6、最大值和最小值

最大值：numpy.amax()，也可以使用python的标准函数max()。

最小值：numpy.amin()，也可以使用python的标准函数min()。

7、中位数

numpy.median()

8、四分位数

下四分位数：scipy.stats.scoreatpercentile(dataset,25)

上四分位数：scipy.stats.scoreatpercentile(dataset,75)

import scipy as sp
data_set=np.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6])
quartile_l=sp.stats.scoreatpercentile(data_set,25)
quartile_u=sp.stats.scoreatpercentile(data_set,75)
print(quartile_l)
print(quartile_u)

对应excel中的函数为：