python 的统计学

Python是一种功能强大的编程语言，利用广泛，特别在统计学领域备受推重。Python的许多包和库可以帮助统计学家和数据科学家更轻松地完成统计分析和建模任务。

Python中最受欢迎的统计学包之一是numpy包，它提供了许多数学函数和数据结构，可以轻松处理大型数据集并进行向量化运算。

import numpy as np
# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算平均值
mean = np.mean(a)
# 计算标准差
std_deviation = np.std(a)
# 打印结果
print("平均值：", mean)
print("标准差：", std_deviation)

除numpy，Python还有许多其他用于统计分析的包，例如pandas，它可以快速转换和操作数据框和系列，并为数据可视化提供支持。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'年龄': [23, 27, 19, 31, 25, 21], 
'工资': [5000, 7000, 3000, 9000, 6000, 4000]})
# 绘制散点图
plt.scatter(df['年龄'], df['工资'])
# 添加标签
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('工资')
# 显示图象
plt.show()

总的来讲，Python是一个非常适用于统计学的编程语言，由于它具有简单易学的语法、强大的数据结构和许多优秀的统计学包。