python统计函数有哪些-云搜网

Python统计函数是什么？

Python是一种高级编程语言，它的设计目标是使得程序员能够更加简单高效地进行开发。Python中有很多内置的函数，其中包括了很多用于统计的函数。这些函数可以方便地对数据进行处理和分析，可以在很多领域中被广泛应用。

Python中有很多用于统计的函数，这些函数可以分为以下几类：

描述性统计函数：如mean、median、mode、variance、standard deviation等

概率分布函数：如binomial、poisson、normal、exponential等

统计模型函数：如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等

描述性统计函数可以帮助我们分析数据的分布情况和基本特征。下面是一些常用的描述性统计函数示例：

mean函数：求取一组数据的平均数

import numpy as np
  data = [1,2,3,4,5]
  mean = np.mean(data)
  print(mean)

median函数：求取一组数据的中位数

import numpy as np
  data = [1,2,3,4,5]
  median = np.median(data)
  print(median)

var函数：求取一组数据的方差

import numpy as np
  data = [1,2,3,4,5]
  var = np.var(data)
  print(var)

std函数：求取一组数据的标准差

import numpy as np
  data = [1,2,3,4,5]
  std = np.std(data)
  print(std)

概率分布函数可以帮助我们分析数据的概率分布情况。下面是一些常见的概率分布函数示例：

binomial函数：二项分布函数

from scipy.stats import binom
  binom_pmf = binom.pmf(1, 5, 0.2)
  print(binom_pmf)

poisson函数：泊松分布函数

from scipy.stats import poisson
  poisson_pmf = poisson.pmf(1, 2)
  print(poisson_pmf)

normal函数：正态分布函数

from scipy.stats import norm
  normal_pdf = norm.pdf(1, loc=0, scale=1)
  print(normal_pdf)

exponential函数：指数分布函数

from scipy.stats import expon
  exponential_pdf = expon.pdf(1, scale=1)
  print(exponential_pdf)

统计模型函数可以帮助我们构建和应用各种数据分析模型。下面是一些常见的统计模型函数示例：

线性回归函数：用于建立线性回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression
  x = [[1],[2],[3]]
  y = [1,2,3]
  lr = LinearRegression()
  lr.fit(x,y)

逻辑回归函数：用于建立分类模型

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  x = [[1],[2],[3]]
  y = [0,1,1]
  lr = LogisticRegression()
  lr.fit(x,y)

决策树函数：用于建立决策树模型

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  x = [[1,1],[2,2],[3,3]]
  y = [0,1,1]
  dt = DecisionTreeClassifier()
  dt.fit(x,y)

随机森林函数：用于建立随机森林模型

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  x = [[1,1],[2,2],[3,3]]
  y = [0,1,1]
  rf = RandomForestClassifier()
  rf.fit(x,y)

Python中的统计函数可以帮助我们对数据进行快速处理和分析，这对于数据的学习和应用都是非常有用的。通过掌握这些函数的使用，我们可以更好地理解数据并进行更加深入的研究。

美国高防vps