search

Hướng dẫn skewness and kurtosis python pandas - gấu trúc trăn xiên và trăn kurtosis

Ngày đăng: 15/10/2022
Trả lời: 0
Lượt xem: 197

Mục tiêu công thức

Skewness là thước đo sự bất đối xứng của phân phối. Kurtosis mô tả tính cao nhất của phân phối.

Show

Vì vậy, công thức này là một ví dụ ngắn về cách tính toán độ lệch và kurtosis bằng cách sử dụng gấu trúc. Bắt đầu nào.

Mục lục

  • Mục tiêu công thức
    • Bước 1 - Nhập thư viện
    • Bước 2 - Thiết lập dữ liệu
    • Bước 3 - Tính toán
    • Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ

Bước 1 - Nhập thư viện

import pandas as pd import seaborn as sb

Bước 2 - Thiết lập dữ liệu

Bước 2 - Thiết lập dữ liệu

df = sb.load_dataset('tips')

Bước 3 - Tính toán

Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ

Bước 3 - Tính toán

print(df['total_bill'].astype(float).skew()) print(df['total_bill'].astype(float).kurt())

Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ

Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ

Hãy tạm dừng và nhìn vào những hàng nhập khẩu này. Gandas thường được sử dụng để thực hiện hoạt động toán học và tốt nhất là trên các mảng. Seaborn chỉ được sử dụng ở đây để nhập bộ dữ liệu.

1.1332130376158205
1.2184840156638854

Ở đây chúng tôi đã nhập bộ dữ liệu Mẹo từ Thư viện Seaborn.

Pandas tính toán công cụ ước tính không thiên vị của kurtosis dân số. Nhìn vào Wikipedia để biết các công thức: https://www.wikiwand.com/en/kurtosis

Hướng dẫn skewness and kurtosis python pandas - gấu trúc trăn xiên và trăn kurtosis

Tính toán kurtosis từ đầu

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768

Tính toán kurtosis bằng cách sử dụng numpy/scipy

scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757

Tính toán kurtosis bằng cách sử dụng gấu trúc

pd.DataFrame(x).kurtosis() # 19.998429

Tương tự, bạn cũng có thể tính toán độ lệch.

Hàm kurtosis () trả về một kurtosis không thiên vị so với trục được yêu cầu bằng cách sử dụng định nghĩa của Fisher về kurtosis (kurtosis của bình thường == 0,0). Kết quả cuối cùng được chuẩn hóa bởi N-1.kurtosis(axis=_NoDefault.no_default, skipna=True, level=None, numeric_only=None, **kwargs)[source]#

Làm thế nào để bạn mã hóa độ lệch trong Python?

Skew (mảng, trục = 0, sai lệch = true) tính toán độ lệch của tập dữ liệu. Skewness = 0: Phân phối bình thường. Độ lệch> 0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên trái của phân phối. Độ lệch <0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên phải của phân phối.

DataFrame.kurtosis (trục = _nodefault.no_default, skipna = true, level = none, numeric_only = none, ** kwargs) [nguồn]#axis{index (0), columns (1)}

Trả lại kurtosis không thiên vị trên trục yêu cầu.

Kurtosis thu được bằng cách sử dụng định nghĩa của Fisher về kurtosis (kurtosis của bình thường == 0,0). Bình thường hóa bởi N-1.bool, default True

ParameterSaxis {index (0), cột (1)}

Trục cho chức năng được áp dụng trên. Đối với chuỗi tham số này không được sử dụng và mặc định là 0.int or level name, default None

bỏ qua, mặc định đúng

Loại trừ các giá trị Na/null khi tính toán kết quả.The level keyword is deprecated. Use groupby instead.

tên cấp độ hoặc tên cấp, không có gì mặc địnhbool, default None

Nếu trục là đa dạng (phân cấp), hãy tính theo một cấp độ cụ thể, sụp đổ thành một chuỗi.

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1.3.0: Từ khóa cấp độ không được dùng nữa. Sử dụng groupby thay thế.Specifying numeric_only=None is deprecated. The default value will be False in a future version of pandas.

**kwargs

numeric_onlybool, mặc định không có

Chỉ bao gồm float, int, các cột boolean. Nếu không có, sẽ cố gắng sử dụng mọi thứ, sau đó chỉ sử dụng dữ liệu số. Không được thực hiện cho loạt.

Hàm kurtosis () trả về một kurtosis không thiên vị so với trục được yêu cầu bằng cách sử dụng định nghĩa của Fisher về kurtosis (kurtosis của bình thường == 0,0). Kết quả cuối cùng được chuẩn hóa bởi N-1.

Làm thế nào để bạn mã hóa độ lệch trong Python?

Skew (mảng, trục = 0, sai lệch = true) tính toán độ lệch của tập dữ liệu. Skewness = 0: Phân phối bình thường. Độ lệch> 0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên trái của phân phối. Độ lệch <0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên phải của phân phối.

  • Xem thảo luận
  • Cải thiện bài viết

    • Hàm kurtosis () trả về một kurtosis không thiên vị so với trục được yêu cầu bằng cách sử dụng định nghĩa của Fisher về kurtosis (kurtosis của bình thường == 0,0). Kết quả cuối cùng được chuẩn hóa bởi N-1.

    Làm thế nào để bạn mã hóa độ lệch trong Python?

    Skew (mảng, trục = 0, sai lệch = true) tính toán độ lệch của tập dữ liệu. Skewness = 0: Phân phối bình thường. Độ lệch> 0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên trái của phân phối. Độ lệch <0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên phải của phân phối.

    Xem thảo luậnPandas is one of those packages and makes importing and analyzing data much easier.

    Cải thiện bài viết

    Gấu trúc: dataFrame.skew (trục = none, skipna = none, level = none, numeric_only = none, ** kwargs)DataFrame.skew(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

    Các tham số: Trục: {index (0), cột (1)} SKIPNA: Loại trừ các giá trị Na/Null khi tính toán kết quả.level: Nếu trục là đa dạng (phân cấp) Chỉ bao gồm float, int, các cột boolean. Nếu không có, sẽ cố gắng sử dụng mọi thứ, sau đó chỉ sử dụng dữ liệu số. Không được thực hiện cho loạt.
    axis : {index (0), columns (1)}
    skipna : Exclude NA/null values when computing the result.
    level : If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series
    numeric_only : Include only float, int, boolean columns. If None, will attempt to use everything, then use only numeric data. Not implemented for Series.

    Trả về: SKEW: Sê -ri hoặc DataFrame (nếu cấp độ được chỉ định)skew : Series or DataFrame (if level specified)

    Đối với liên kết đến tệp CSV được sử dụng trong mã, bấm vào đây

    Ví dụ #1: Sử dụng hàm 

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    0 để tìm độ lệch trong dữ liệu qua trục chỉ mục. Use 
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    0 function to find the skewness in data over the index axis.

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    1 
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    2

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    3
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    4 
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    5
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    6
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    7

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    8

    Hướng dẫn skewness and kurtosis python pandas - gấu trúc trăn xiên và trăn kurtosis

    Hãy để sử dụng chức năng 

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    9 để tìm sự sai lệch

    scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757
    0
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    4 
    scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757
    2
    scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757
    3
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    4 
    scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757
    5
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    7

    Đầu ra: & nbsp; Ví dụ #2: sử dụng hàm 

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    0 để tìm độ lệch của dữ liệu qua trục cột.
    Hướng dẫn skewness and kurtosis python pandas - gấu trúc trăn xiên và trăn kurtosis

     
    Example #2: Use 
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    0 function to find the skewness of the data over the column axis.

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    1 
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    2

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    3
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    4 
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    5
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    6
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    7

    Hãy để sử dụng chức năng 

    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    9 để tìm sự sai lệch

    scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757
    0
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    4 
    scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757
    2
    scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757
    3
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    4 
    scipy.stats.kurtosis(x,bias=False) # 19.998428728659757
    5
    import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

x = np.array([0, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 3, 2, 0,
              2, 2, 3, 2, 5, 2, 3, 999])
xbar = np.mean(x)
n = x.size
k2 = x.var(ddof=1) # default numpy is biased, ddof = 0
sum_term = ((x-xbar)**4).sum()
factor = (n+1) * n / (n-1) / (n-2) / (n-3)
second = - 3 * (n-1) * (n-1) / (n-2) / (n-3)

first = factor * sum_term / k2 / k2

G2 = first + second
G2 # 19.998428728659768
    7
    Hướng dẫn skewness and kurtosis python pandas - gấu trúc trăn xiên và trăn kurtosis


    Làm thế nào để bạn tìm thấy độ lệch và kurtosis trong Python?

    Để tính toán độ lệch mẫu và kurtosis mẫu của bộ dữ liệu này, chúng ta có thể sử dụng các hàm xiên () và kurt () từ thư viện SCIPY Stata với cú pháp sau: Skew (mảng của các giá trị, sai lệch = sai) kurt (mảng của các giá trị, sai lệch= Sai)skew(array of values, bias=False) kurt(array of values, bias=False)

    Làm thế nào để bạn kiểm tra độ lệch trong gấu trúc?

    Phương thức Pandas DataFrame Skew () Phương thức Skew () tính toán độ lệch cho mỗi cột.Bằng cách chỉ định trục cột (trục = 'cột'), phương thức Skew () tìm kiếm thông minh cột và trả về độ lệch của mỗi hàng.By specifying the column axis ( axis='columns' ), the skew() method searches column-wise and returns the skew of each row.

    Pandas kurtosis là gì?

    Hàm kurtosis () trả về một kurtosis không thiên vị so với trục được yêu cầu bằng cách sử dụng định nghĩa của Fisher về kurtosis (kurtosis của bình thường == 0,0).Kết quả cuối cùng được chuẩn hóa bởi N-1.returns an unbiased kurtosis over requested axis using Fisher's definition of kurtosis (kurtosis of normal == 0.0). The final result is normalized by N-1.

    Làm thế nào để bạn mã hóa độ lệch trong Python?

    Skew (mảng, trục = 0, sai lệch = true) tính toán độ lệch của tập dữ liệu.Skewness = 0: Phân phối bình thường.Độ lệch> 0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên trái của phân phối.Độ lệch <0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên phải của phân phối. function calculates the skewness of the data set. skewness = 0 : normally distributed. skewness > 0 : more weight in the left tail of the distribution. skewness < 0 : more weight in the right tail of the distribution.

    programming python Pandas skewness Python skewness Skewness and kurtosis Pandas groupby kurtosis Pandas describe skewness Spectral skewness Python

    Bài Viết Liên Quan

    Chức năng bộ văn hóa thể thao và du lịch năm 2024
    Chức năng bộ văn hóa thể thao và du lịch năm 2024

    mẹo hay
    Tôi thấy hoa vàng trên cỏ xanh là hoa gì năm 2024
    Tôi thấy hoa vàng trên cỏ xanh là hoa gì năm 2024

    là ai
    Dấu lớn và dấu bé trong toán học năm 2024
    Dấu lớn và dấu bé trong toán học năm 2024

    mẹo hay Học Tốt Học Hình dấu lớn Hình dấu be
    Biện pháp thi công cần ở những giai đoạn nào năm 2024
    Biện pháp thi công cần ở những giai đoạn nào năm 2024

    mẹo hay
    Cơn mưa ngang qua sáng tác năm nào năm 2024
    Cơn mưa ngang qua sáng tác năm nào năm 2024

    mẹo hay
    Bạn có mấy cái bút bi tiếng trung là gì năm 2024
    Bạn có mấy cái bút bi tiếng trung là gì năm 2024

    là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng trung
    Lỗi trùng chưng minh thư của người phụ thuộc năm 2024
    Lỗi trùng chưng minh thư của người phụ thuộc năm 2024

    mẹo hay
    Top things to see in ho chi minh city năm 2024
    Top things to see in ho chi minh city năm 2024

    mẹo hay Top List Top
    Phẫu thuật thẩm mỹ tầng sinh môn là gì năm 2024
    Phẫu thuật thẩm mỹ tầng sinh môn là gì năm 2024

    là ai Hỏi Đáp Là gì
    401 lê văn thọ p9 quận gò vấp hcm năm 2024
    401 lê văn thọ p9 quận gò vấp hcm năm 2024

    mẹo hay
    Mượn gió bẻ măng nghĩa là gì năm 2024
    Mượn gió bẻ măng nghĩa là gì năm 2024

    là ai Hỏi Đáp Là gì Ngôn ngữ Nghĩa là gì
    Da dầu bị mụn lâu năm trị như thế nào năm 2024
    Da dầu bị mụn lâu năm trị như thế nào năm 2024

    mẹo hay Hỏi Đáp Thế nào
    Bị lỗi màn hình xanh sau khi ghost năm 2024
    Bị lỗi màn hình xanh sau khi ghost năm 2024

    mẹo hay Công Nghệ Màn hình Ghost lỗi 1855
    Alpha lipoic acid là thuốc gì năm 2024
    Alpha lipoic acid là thuốc gì năm 2024

    là ai Khỏe Đẹp Thuốc
    Hóa đơn có cần ghi tên nthur trưởng đơn vị năm 2024
    Hóa đơn có cần ghi tên nthur trưởng đơn vị năm 2024

    mẹo hay
    Học kinh doanh quốc tế là học gì năm 2024
    Học kinh doanh quốc tế là học gì năm 2024

    là ai Học Tốt Học
    Top 10 bản đồ bản sắc thế giới năm 2024
    Top 10 bản đồ bản sắc thế giới năm 2024

    mẹo hay Top List Top Google map
    Kiểm tra hóa đơn có hợp lệ không năm 2024
    Kiểm tra hóa đơn có hợp lệ không năm 2024

    mẹo hay
    Cơm tấm tiếng trung là gì năm 2024
    Cơm tấm tiếng trung là gì năm 2024

    là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng trung
    Văn khấn cúng rằm tháng 7 trong nhà năm 2024
    Văn khấn cúng rằm tháng 7 trong nhà năm 2024

    mẹo hay Xây Đựng Nhà

    Quảng Cáo

    Có thể bạn quan tâm

    Can i make an order nghĩa là gì năm 2024
    1 ngày trước . bởi OffshoreTwenties
    Theme avada lỗi khi nâng cấp lên wordpress mới năm 2024
    1 ngày trước . bởi TormentedBuilding
    Nhà bạn có mấy ngưởi tiếng anh là gì năm 2024
    1 ngày trước . bởi LeftArtisan
    Lỗi không đăng nhập được tài khoản google trên bluestacks năm 2024
    1 ngày trước . bởi DisadvantagedCampaign
    Luận văn tốt nghiệp chuyên ngành giáo dục tiểu học năm 2024
    1 ngày trước . bởi TrimAbsence
    Ngữ văn 7 soạn bài tiếng gà trưa năm 2024
    1 ngày trước . bởi GuidingBiography
    Hướng dẫn sữa lỗi nhảy mạng máy tính năm 2024
    1 ngày trước . bởi Self-consciousNoodle
    Apple store aso how to make keywords on top năm 2024
    1 ngày trước . bởi InstinctiveHostility
    Đơn xin cấp visa hàn quốc tiếng anh là gì năm 2024
    1 ngày trước . bởi MercurialBiology
    Đề kiểm tra toán lớp 6 cuối học kì 2 năm 2024
    1 ngày trước . bởi RecognizedAmbulance

    Toplist được quan tâm

    #1
    Top 9 tập bản đồ lớp 8 bài 31 2023
    6 tháng trước
    #2
    Top 6 kết quả thi hsg đà nẵng 2022 2023
    6 tháng trước
    #3
    Top 9 tủ nhựa đài loan 4 cánh 3d 2023
    6 tháng trước
    #4
    Top 9 chất khí có thể làm mất màu dung dịch nước brom là: a. so2. b. co2. c. o2. d. hcl. 2023
    6 tháng trước
    #5
    Top 8 tìm việc làm tiện, phay bảo q7 2023
    6 tháng trước
    #6
    Top 3 tôi xuyên thành tiểu kiều the của lão đại phản 2 2023
    6 tháng trước
    #7
    Top 9 đổi mới phong cách, thái độ phục vụ của cán bộ y tế hướng tới sự hài lòng của người bệnh 2023
    6 tháng trước
    #8
    Top 2 bài the dục phát triển chung lớp 6 2022 2023
    6 tháng trước
    #9
    Top 3 bài giảng vũ điệu sắc màu (lớp 4) 2023
    6 tháng trước

    Quảng cáo

    Xem Nhiều

    Ngày 14 3 là ngày gì năm 2024
    5 ngày trước . bởi UnrealConspiracy
    Bài tập cấu hình electron nguyên tử khó năm 2024
    5 ngày trước . bởi HumidTiger
    Nghiệp vụ tín dụng ngân hàng là gì năm 2024
    4 ngày trước . bởi NutritionalBuilding
    Mục đích sử dụng đất 2l 19 năm là gì năm 2024
    6 ngày trước . bởi UnreliableBounds
    Lỗi không cài dat dirve may in sp7000 năm 2024
    1 ngày trước . bởi LaxMetaphysics
    Lỗi font chữ trong tiêu đề thư trong outlook 2007 năm 2024
    1 ngày trước . bởi DetectableRefrigerator
    Top 10 luong cau thu cao nhat the gioi năm 2024
    1 tuần trước . bởi OngoingInspiration
    Lỗi trùng chưng minh thư của người phụ thuộc năm 2024
    1 giờ trước . bởi UnholyFrigate
    Top 10 headhunt tuyen dung bat dong san hieu qua năm 2024
    1 ngày trước . bởi PaleRepertoire
    Quạt điều hòa air cooler của nước nào năm 2024
    1 tuần trước . bởi FlabbergastedPoultry

    Quảng cáo

    Chúng tôi

    Điều khoản

    Trợ giúp

    Mạng xã hội

    DMCA.com Protection Status
    Bản quyền © 2021 Xây Nhà Inc.