本篇文章介绍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：
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) |
原文链接：https://blog.csdn.net/u010652054/article/details/79451122
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