Python中的数据统计和概率分布
概述
统计和概率分布是科学中一个不可或缺的部分，而Python是一个强大的编程语言，可以用来进行各种各样的数据分析和统计任务。Python作为一种高级语言，拥有很多有用的库和模块可以用来进行数据分析和概率分布的相关计算。本文将会介绍Python中常用的统计和概率分布中的相关模块，并且将会使用实例来说明它们的使用方法以及其在实际应用中的作用。
Python中的统计模块
Python中处理统计分析数据的最常用的模块是Numpy和Scipy。
Numpy
Numpy是Python中科学计算的核心模块之一。它提供了高效的多维数组对象、各种派生对象（如掩码数组和矩阵）、各种通用函数（如数组计算和类型转换）、线性代数模块、傅里叶变换、随机数生成等。用它可以很方便地进行各种数学运算。在数据处理、统计分析等领域都有着广泛的应用。下面是一些基础的应用实例。
import numpy as np
#创建一个numpy数组
a = np.array([1,2,3])
print(a)
#使用numpy数学函数
b = np.sin(a)
linspace numpyprint(b)
#使用numpy中的随机数生成器
c = np.random.random(3)
print(c)
输出结果如下：
[1 2 3]
[0.84147098 0.90929743 0.14112001]
[0.51109172 0.40942958 0.16221148]
Scipy
Scipy是用于执行科学计算的库，包含了很多科学计算和统计分析中常用的函数和方法。它包含一个高级的数组类（numpy），以及许多其他实用的函数，例如优化、信号处理、线性代数、常微分方程求解以及统计分析等。下面是一些基础的应用实例。
import scipy.stats as stats
#计算正态分布随机数的概率密度函数
pdf = pdf(0)
print(pdf)

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