一、查看数据分布趋势1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 %matplotlib inline#读取源数据
df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, sep='
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2023-06-13 22:57:30
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数据特征分析分为以下部分：1.分布分析 2.对比分析 3.统计分析 4.帕累托分析 5.正态性检验 6.相关性分析数据：分布分析分布分析 --> 研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据 主要是：极差、频率分布情况、分组组距及组数import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import
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2023-09-03 11:53:33
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概率论与数理统计一、描述性统计和统计图1.用Pandas来计算统计量使用 pandas的describe方法计算相关统计量，并计算身高和体重的偏度，峰度，样本的25%,50%,90%分位数 数据如上图所示from numpy import reshape,c_
import pandas as pd
df = pd.read_excel('F:/hellopython/Pdata4_6_1.xls
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2023-08-06 18:29:46
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前言 分布分析法，一般是根据分析目的，将数据进行分组，研究各组别分布规律的一种分析方法。数据分组方式有两种：等距或不等距分组。
分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛，常见的有用户性别分布，用户年龄分布，用户消费分布等等。
本文将进行如下知识点讲解：
1.数据类型的修改
2.新字段生成方法
3.数据有效性校验
4.性别与年龄分布
分
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2024-05-23 07:18:59
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在对数据的质量进行分析后，接下来就可以对数据的特征进行分析和计算，也可以通过绘制图表对数据的特征进行展示。数据的特征分析通过有以下几种方式：分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析（帕累托分析）、相关性分析、正态性检验。
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2023-07-07 18:55:38
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# Python分析数组分布入门指南
随着数据科学的快速发展，数据分析成为了各行业的重要组成部分。在本篇文章中，我们将学习如何使用Python分析数组的分布情况。即使你是刚入门的小白，也能通过下面的步骤跟上我们的节奏。
## 流程概览
在开始之前，我们将整个流程整理成一个表格，以便你清晰地了解每一步需要做什么。以下是进行数组分布分析的关键步骤：
| 步骤 | 描述
# Python统计分布分析
统计分布分析是数据分析中一个非常重要的部分，它可以帮助我们理解数据的分布规律，找出数据的特征，从而为我们的决策提供支持。在Python中，有很多强大的库可以帮助我们进行统计分布分析，比如NumPy、Pandas和Matplotlib等。在本文中，我们将介绍如何使用这些库进行统计分布分析，并通过代码示例来演示具体的操作步骤。
## 数据准备
在进行统计分布分析之前
原创
2024-06-07 06:48:19
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踌躇再三，先写一篇毕竟这是python语言入门， 也不怕笑话今天，从“正态分布”开起，为什么？给你一个标准“正态分布”；它再漂亮，“期望”也是零。1、函数库介绍Python的许多功能由扩展库来完成，科学计算方面主要有NumPy、SciPy，绘图可视化由matplotlib（pylab隶属于其中）来实现，这些都是开源、可自由下载安装。2、常用的统计函数Scipy中的stats模块包含了多种常用的数据
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2023-05-24 16:54:58
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在对数据建模前，很多时候我们需要对数据做正态性检验，进而通过检验结果确定下一步的分析方案。下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法：scipy.stats.kstestkstest 是一个很强大的检验模块，除了正态性检验，还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’,
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2023-09-19 20:02:31
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也就在前天，南太平洋岛国汤加发生火山喷发，有专门的专家学者分析，这可能是30年来全球规模最大的一次海底火山喷发，它引发的海啸以及火山灰将对周边的大气、洋流、淡水、农业以及民众健康等都造成不同程度的影响。今天小编就用Python当中的folium模块以及其他的可视化库来对全球的火山情况做一个分析。准备工作和以往一样，我们先导入需要数据分析过程当中需要用到的模块并且读取数据集，本次的数据集来自由kag
◆◆◆ ◆◆前言分布分析法，一般是根据分析目的，将数据进行分组，研究各组别分布规律的一种分析方法。数据分组方式有两种：等距或不等距分组。分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛...
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2022-07-29 14:34:07
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常见分布有如下 独立同分布：independent and identically distributed， 简称i.i.d即是说每个的试验结果都是相互独立，不收前后结果影响，且每一次事件A发生的概率都一样 一、连续型随机变量的常见分布对于连续型随机变量，使用概率密度函数（probability density function简称PDF）来描述其分布情况连续型随机变量的特点在
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2024-06-11 16:45:17
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作者：graykode机器学习开发者需要了解的 12 种概率分布，这些你都了解吗？机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程；我们还用概率论与统计学建模不确定性。在这其中，概率论有其独特的地位，模型的预测结果、学习过程、学习目标都可以通过概率的角度来理解。与此同时，从更细的角度来说，随机变量的概率分布也是我们必须理解的内容。在这
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2024-07-20 17:40:16
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# Python中的残差分析与正态分布
在数据分析和机器学习中，残差分析是一种帮助我们评估模型预测效果的重要技术。残差指的是观察值与预测值之间的差异，分析这些残差能够帮助我们判断模型是否适合、是否存在系统性误差等问题。
## 什么是残差？
在回归分析中，残差（residual）可以被定义为：
\[
e = y - \hat{y}
\]
其中 \(y\) 是实际观测值，\(\hat{y
数据的正态性检验检查数据是否满足正态分布，一个很直观的方法是考察数据的正态概率图和QQ图。在MATLAB中可以很容易实现。正态概率图（normal probability plot）用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布，正态概率图将是一条直线。通常，概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布，如二项分布或泊松分布。概率图展示的是
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2024-01-23 22:57:03
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文章目录一、前言二、前置工作三、编写 Python 脚本完成数据分析四、小结 一、前言性能场景中的业务模型建立是性能测试工作中非常重要的一部分。而在我们真实的项目中，业务模型跟线上的业务模型不一样的情况实在是太多了。原因可能多种多样，这些原因大大降低了性能测试的价值。今天的文章中，我想写的是最简单的逻辑。那就是从基于网关 access 日志统计分析转化到具体的场景中的通用业务模型。通用业务场景模
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2023-09-04 08:00:11
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跟一维信号处理一样，傅里叶变化，把图像从“空域”变为“频率”。对于一幅图像，高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频部分代表了图像的轮廓信息。如果对一幅精细的图像使用低通滤波器，那么滤波后的结果就剩下了轮廓了。这与信号处理的基本思想是相通的。如果图像受到的噪声恰好位于某个特定的“频率”范围内，则可以通过滤波器来恢复原来的图像。 时域是指时间域，频域是指频率域。时域和频域是信号的基本性质。频率（单位
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2023-09-04 13:21:31
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Python是一款功能强大的数据分析工具，其中Python可视化功能更是受到许多数据分析师的青睐，下面小编就给大家分享一些Python可视化库，希望对各位数据分析师小伙伴有所帮助。1.MatplotlibMatplotlib是一个用于创建二维图和图形的底层库。藉由它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib能够与很多流行的绘图库结合使用。2.Seabo
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2023-06-16 16:31:36
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大家好，今天给大家分享除了基本的 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 之外的 10个流行的数据分析 Python 库。Scikit-learnScikit-learn 是一个功能强大的机器学习库，为监督和无监督学习、模型选择和预处理提供了广泛的算法。Scikit-learn 简化了构建机器学习模型的过程，使其成为数据科学家和分析师的热门选择。可以通过 pip 命令来进行安装。pip
python的历史简介： Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。python的版本介绍： python分2.0版本和3.0版本。大家
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2024-09-04 09:45:45
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