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)
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，也希望大家多多支持软件开发网。
您可能感兴趣的文章:Python使用pandas对数据进行差分运算的方法python 计算平均平方误差(MSE)的实例tensorflow输出权重值和偏差的方法
