10、Python 中的统计分析与数据处理

Python 中的统计分析与数据处理

在 Python 中，我们可以利用强大的库进行统计分析和数据处理。接下来，我们将深入探讨 stats 模块以及 pandas 库的相关内容。

1. 统计分析： stats 模块

stats 模块是一个重要的工具，它包含了许多统计工具和概率描述，结合 NumPy 的随机数生成器，能让我们完成很多统计工作。

1.1 计算直方图

我们可以通过以下步骤计算随机过程观测值的直方图：

import numpy as np

# 从正态分布中抽取样本
s = np.random.normal(size=1500)
# 定义直方图的区间
b = np.arange(-4, 5)
# 计算直方图
h = np.histogram(s, bins=b, density=True)[0]

这里我们从正态（高斯）分布中抽取样本，并计算指定区间的直方图，同时要求结果是区间上概率密度函数的值。

1.2 计算概率密度函数

我们可以使用 stats 模块计算正态分布的概率密度函数：

from scipy import stats

# 计算区间中点
bins = 0.5*(b[1:] + b[:-1])
# 计算概率密度函数
pdf = stats.norm.p