Python求极差的函数 python求差值

python数据统计分析

1. 常用函数库

  scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。

 scipy的stats包含一些比较基本的工具，比如：t检验，正态性检验，卡方检验之类，statsmodels提供了更为系统的统计模型，包括线性模型，时序分析，还包含数据集，做图工具等等。

2. 小样本数据的正态性检验

(1) 用途

 夏皮罗维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布，统计量越大则表示数据越符合正态分布，但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的W值。需要查表来估计其概率。由于原假设是其符合正态分布，所以当P值小于指定显著水平时表示其不符合正态分布。

 正态性检验是数据分析的第一步，数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法，当数据不符合正态性分布时，我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果 p-value=0.029035290703177452，比指定的显著水平（一般为5%）小，则拒绝假设：x不服从正态分布。

3. 检验样本是否服务某一分布

(1) 用途

 科尔莫戈罗夫检验(Kolmogorov-Smirnov test)，检验样本数据是否服从某一分布，仅适用于连续分布的检验。下例中用它检验正态分布。

(2) 示例

(3) 结果分析

 生成300个服从N(0,1)标准正态分布的随机数，在使用k-s检验该数据是否服从正态分布，提出假设：x从正态分布。最终返回的结果，p-value=0.9260909172362317，比指定的显著水平（一般为5%）大，则我们不能拒绝假设：x服从正态分布。这并不是说x服从正态分布一定是正确的，而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布。因此我们的假设被接受，认为x服从正态分布。如果p-value小于我们指定的显著性水平，则我们可以肯定地拒绝提出的假设，认为x肯定不服从正态分布，这个拒绝是绝对正确的。

4.方差齐性检验

(1) 用途

 方差反映了一组数据与其平均值的偏离程度，方差齐性检验用以检验两组或多组数据与其平均值偏离程度是否存在差异，也是很多检验和算法的先决条件。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果 p-value=0.19337536323599344, 比指定的显著水平（假设为5%）大，认为两组数据具有方差齐性。

5. 图形描述相关性

(1) 用途

 最常用的两变量相关性分析，是用作图描述相关性，图的横轴是一个变量，纵轴是另一变量，画散点图，从图中可以直观地看到相关性的方向和强弱，线性正相关一般形成由左下到右上的图形；负面相关则是从左上到右下的图形，还有一些非线性相关也能从图中观察到。

(2) 示例

(3) 结果分析

 从图中可以看到明显的正相关趋势。

6. 正态资料的相关分析

(1) 用途

 皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）是反应两变量之间线性相关程度的统计量，用它来分析正态分布的两个连续型变量之间的相关性。常用于分析自变量之间，以及自变量和因变量之间的相关性。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，其取值范围在[-1,1]，绝对值越接近1，说明两个变量的相关性越强，绝对值越接近0说明两个变量的相关性越差。当两个变量完全不相关时相关系数为0。第二个值为p-value，统计学上，一般当p-value0.05时，可以认为两变量存在相关性。

7. 非正态资料的相关分析

(1) 用途

 斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’s correlation coefficient for ranked data )，它主要用于评价顺序变量间的线性相关关系，在计算过程中，只考虑变量值的顺序（rank, 值或称等级），而不考虑变量值的大小。常用于计算类型变量的相关性。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，本例中correlation趋近于1表示正相关。第二个值为p-value，p-value越小，表示相关程度越显著。

8. 单样本T检验

(1) 用途

 单样本T检验，用于检验数据是否来自一致均值的总体，T检验主要是以均值为核心的检验。注意以下几种T检验都是双侧T检验。

(2) 示例

(3) 结果分析

 本例中生成了2列100行的数组，ttest_1samp的第二个参数是分别对两列估计的均值，p-value返回结果，第一列1.47820719e-06比指定的显著水平（一般为5%）小，认为差异显著，拒绝假设；第二列2.83088106e-01大于指定显著水平，不能拒绝假设：服从正态分布。

9. 两独立样本T检验

(1) 用途

 由于比较两组数据是否来自于同一正态分布的总体。注意：如果要比较的两组数据不满足方差齐性， 需要在ttest_ind()函数中添加参数equal_var = False。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=0.19313343989106416，比指定的显著水平（一般为5%）大，不能拒绝假设，两组数据来自于同一总结，两组数据之间无差异。

10. 配对样本T检验

(1) 用途

 配对样本T检验可视为单样本T检验的扩展，检验的对象由一群来自正态分布独立样本更改为二群配对样本观测值之差。它常用于比较同一受试对象处理的前后差异，或者按照某一条件进行两两配对分别给与不同处理的受试对象之间是否存在差异。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=0.80964043445811551，比指定的显著水平（一般为5%）大，不能拒绝假设。

11. 单因素方差分析

(1) 用途

 方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称F检验，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析主要是考虑各组之间的平均数差别。

 单因素方差分析（One-wayAnova），是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异。

 当因变量Y是数值型，自变量X是分类值，通常的做法是按X的类别把实例成分几组，分析Y值在X的不同分组中是否存在差异。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为统计量，它由组间差异除以组间差异得到，上例中组间差异很大，第二个返回值p-value=6.2231520821576832e-19小于边界值（一般为0.05）,拒绝原假设, 即认为以上三组数据存在统计学差异，并不能判断是哪两组之间存在差异 。只有两组数据时，效果同 stats.levene 一样。

12. 多因素方差分析

(1) 用途

 当有两个或者两个以上自变量对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。它不仅要考虑每个因素的主效应，还要考虑因素之间的交互效应。

(2) 示例

(3) 结果分析

 上述程序定义了公式，公式中，"~"用于隔离因变量和自变量，”+“用于分隔各个自变量， ":"表示两个自变量交互影响。从返回结果的P值可以看出，X1和X2的值组间差异不大，而组合后的T:G的组间有明显差异。

13. 卡方检验

(1) 用途

 上面介绍的T检验是参数检验，卡方检验是一种非参数检验方法。相对来说，非参数检验对数据分布的要求比较宽松，并且也不要求太大数据量。卡方检验是一种对计数资料的假设检验方法，主要是比较理论频数和实际频数的吻合程度。常用于特征选择，比如，检验男人和女人在是否患有高血压上有无区别，如果有区别，则说明性别与是否患有高血压有关，在后续分析时就需要把性别这个分类变量放入模型训练。

 基本数据有R行C列, 故通称RC列联表(contingency table), 简称RC表，它是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。

(2) 示例

(3) 结果分析

 卡方检验函数的参数是列联表中的频数，返回结果第一个值为统计量值，第二个结果为p-value值，p-value=0.54543425102570975，比指定的显著水平（一般5%）大，不能拒绝原假设，即相关性不显著。第三个结果是自由度，第四个结果的数组是列联表的期望值分布。

14. 单变量统计分析

(1) 用途

 单变量统计描述是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量，不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是通过对数据的统计描述了解当前数据的基本情况，并找出数据的分布模型。

 单变量数据统计描述从集中趋势上看，指标有：均值，中位数，分位数，众数；从离散程度上看，指标有：极差、四分位数、方差、标准差、协方差、变异系数，从分布上看，有偏度，峰度等。需要考虑的还有极大值，极小值（数值型变量）和频数，构成比（分类或等级变量）。

 此外，还可以用统计图直观展示数据分布特征，如：柱状图、正方图、箱式图、频率多边形和饼状图。

15. 多元线性回归

(1) 用途

 多元线性回归模型（multivariable linear regression model ），因变量Y（计量资料）往往受到多个变量X的影响，多元线性回归模型用于计算各个自变量对因变量的影响程度，可以认为是对多维空间中的点做线性拟合。

(2) 示例

(3) 结果分析

 直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显著性，P0.05则认为自变量具有统计学意义，从上例中可以看到收入INCOME最有显著性。

16. 逻辑回归

(1) 用途

 当因变量Y为2分类变量（或多分类变量时）可以用相应的logistic回归分析各个自变量对因变量的影响程度。

(2) 示例

(3) 结果分析

 直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显著性，P0.05则认为自变量具有统计学意义。

相关问答

Q1: 均值方差规范化和极差规范化有什么区别python

极差是指一组数据内Python求极差的函数的最大值和最小值之间的差异。

平均差是说明集中趋势的Python求极差的函数，标准差是说明一组数据的离中趋势的。

一组数据中各数据与平均数的差的平方和的平均数叫做这组数据的方差Python求极差的函数；

极差越大Python求极差的函数，平均差的代表性越小，反之亦然Python求极差的函数；标准差越大，平均差的代表性越小，反之亦然。

方差的算术平方根=标准差

Q2: python3--内置函数

python的常用内置函数

1.abs() 函数返回数字的绝对值

abs(-40)=40

2. dict() 函数用于创建一个字典

dict()

{}      #创建一个空字典类似于u={},字典的存取方式一般为key-value

例如u = {"username":"tom",  "age":18}

3. help() 函数用于查看函数或模块用途的详细说明

help('math')查看math模块的用处

a=[1,2,3,4]

help(a)查看列表list帮助信息

4.dir()获得当前模块的属性列表

dir(help)

['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']

5.min() 方法返回给定参数的最小值 /参数可以为序列

a=  min(10,20,30,40)

a

10

6. next() 返回迭代器的下一个项目

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])

next(it)

1

next(it)

2

7. id() 函数用于获取对象的内存地址

a=12

id(a)

1550569552

8.enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

a=["tom","marry","leblan"]

list(enumerate(a))

[(0, 'tom'), (1, 'marry'), (2, 'leblan')]

9. oct() 函数将一个整数转换成8进制字符串

oct(15)

'0o17'

oct(10)

'0o12'

10. bin() 返回一个整数 int 或者长整数 long int 的二进制表示

bin(10)

'0b1010'

bin(15)

'0b1111'

11.eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值

eval('2+2')

4

12.int() 函数用于将一个字符串会数字转换为整型

int(3)

3

int(3.6)

3

int(3.9)

3

int(4.0)

4

13.open() 函数用于打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写

f=open('test.txt')

14.str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式

str(3)

'3'

15. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回 False

bool()

False

bool(1)

True

bool(10)

True

bool(10.0)

True

16.isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型

a=5

isinstance(a,int)

True

isinstance(a,str)

False

17. sum() 方法对系列进行求和计算

sum([1,2,3],5)

11

sum([1,2,3])

6

18. super() 函数用于调用下一个父类(超类)并返回该父类实例的方法。super 是用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法

class   User(object):

      def__init__(self):

class Persons(User):

            super(Persons,self).__init__()

19. float() 函数用于将整数和字符串转换成浮点数

float(1)

1.0

float(10)

10.0

20. iter() 函数用来生成迭代器

a=[1,2,3,4,5,6]

iter(a)

for i in iter(a):

...         print(i)

...

1

2

3

4

5

6

21.tuple 函数将列表转换为元组

a=[1,2,3,4,5,6]

tuple(a)

(1, 2, 3, 4, 5, 6)

22.len() 方法返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数

s = "playbasketball"

len(s)

14

a=[1,2,3,4,5,6]

len(a)

6

23. property() 函数的作用是在新式类中返回属性值

class User(object):

     def __init__(self,name):

              self.name = name

    def get_name(self):

              return self.get_name

    @property

     def name(self):

             return self_name

24.type() 函数返回对象的类型

25.list() 方法用于将元组转换为列表

b=(1,2,3,4,5,6)

list(b)

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

26.range() 函数可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中

range(10)

range(0, 10)

range(10,20)

range(10, 20)

27. getattr() 函数用于返回一个对象属性值

class w(object):

...             s=5

...

a = w()

getattr(a,'s')

5

28. complex() 函数用于创建一个复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串，则不需要指定第二个参数

complex(1,2)

(1+2j)

complex(1)

(1+0j)

complex("1")

(1+0j)

29.max() 方法返回给定参数的最大值，参数可以为序列

b=(1,2,3,4,5,6)

max(b)

6

30. round() 方法返回浮点数x的四舍五入值

round(10.56)

11

round(10.45)

10

round(10.45,1)

10.4

round(10.56,1)

10.6

round(10.565,2)

10.56

31. delattr 函数用于删除属性

class Num(object):

...    a=1

...    b=2

...    c=3.

.. print1 = Num()

print('a=',print1.a)

a= 1

print('b=',print1.b)

b= 2

print('c=',print1.c)

c= 3

delattr(Num,'b')

print('b=',print1.b)

Traceback (most recent call last):  File "", line 1, inAttributeError: 'Num' object has no attribute 'b'

32. hash() 用于获取取一个对象（字符串或者数值等）的哈希值

hash(2)

2

hash("tom")

-1675102375494872622

33. set() 函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。

a= set("tom")

b = set("marrt")

a,b

({'t', 'm', 'o'}, {'m', 't', 'a', 'r'})

ab#交集

{'t', 'm'}

a|b#并集

{'t', 'm', 'r', 'o', 'a'}

a-b#差集

{'o'}

Q3: Python精讲：Python中集合的交集并集差集和对称差集运算方法详解

欢迎你来到站长在线的站长学堂学习Python知识，本文学习的是《Python中集合的交集、并集、差集和对称差集运算方法详解》。主要讲的是集合运算的相关的概念，及运算方法，包括：集合的交集、集合的并集、集合的差集、集合的对称差集、集合的交集运算方法、集合的并集运算方法、集合的差集运算方法、集合的对称差集运算方法。

在Python中，集合最常用的操作就是进行交集、并集、差集和对称差集的运算。

要想学习集合的交集、并集、差集和对称差集运算方法，首先我们来了解这些名词的含义：

设A、B两个集合，由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合，叫做集合A与集合B的交集。在Python中，进行交集运算时使用“”符号。

给定两个集合A、B，把他们所有的元素合并在一起组成的集合，叫做集合A与集合B的并集。在Python中，进行并集运算时使用“|”符号。

设A，B是两个集合，则所有属于A且不属于B的元素构成的集合，叫做集合A与集合B的差集。在Python中，进行差集运算时使用“-”符号。

对称差集也称为对称差分或者补集，设A，B是两个集合，所有不相同的集合，叫做集合A与集合B的对称差集（对称差分或者补集）。在Python中，进行对称差集运算时使用“^”符号。

上面都是概念性的描述，下面站长在线来举实际的场景来对交集、并集、差集和对称差集运算方法进行深入浅出的解读。

场景模拟：某高中三年级，文科班高考的科目是语文、数学、英语、政治、 历史 和地理。理科班高考的科目是语文、数学、英语、物理、化学和生物。

设定集合A为文科班高考的科目，集合B为理科班高考的科目。

A = {'语文','数学','英语','政治',' 历史 ','地理'}

B = {'语文','数学','英语','物理','化学','生物'}

我们使用集合的交集运算的时候可以采用两种方式，一种是使用“”运算符进行操作，另一种是使用 intersection() 方法来实现。

运行结果：

运行结果：

同理集合B和集合A的交集也是一样。我这里就不重复了，自己去体验一下。

集合的并集运算也有两种方式，一种是使用“|”运算符进行操作，另一种是使用union()方法来实现。

运行结果如下：

运行结果为：

同理集合B和集合A的并集也是一样。自己去体验一下吧！

集合的差集运算也有两种方式，一种是使用“-”运算符进行操作，另一种是使用difference()方法来实现。

运行结果为：

上面是集合A和集合B的差集，但是集合B和集合A的差集就不是一样的了哦！

运行结果为：

从上面可以看出，集合A和集合B的差集 与 集合B和集合A的差集是不一样的，(A - B)是A中存在的部分，(B - A)是B中存在的部分。

运行结果：

同理，使用difference()方法进行集合B和集合A的差集也是不同的

运行结果：

集合的差集运算也有两种方式，一种是使用“^”运算符进行操作，另一种是使用symmetric_difference()方法来实现。

运行结果为：

运行结果为：

同样的，集合B与集合A的对称差集也是一样，自己去体验一下。

我们对集合的交集、并集、差集和对称差集运算方法全部详细的讲解了一遍，通过运行结果，我们得出结论：

集合中进行交集、并集、对称差集进行运算的时候，集合A与集合B，位置替换的时候，结果相同。

集合中进行差集运算的时候，集合A与集合B，位置替换的时候，结果不同，为前面那个集合独立存在的部分。

到此为止，本节课的内容《Python中集合的交集、并集、差集和对称差集运算方法详解》就完全讲完了，主要讲的集合运算的相关的概念，及运算方法，包括：集合的交集、集合的并集、集合的差集、集合的对称差集、集合的交集运算方法、集合的并集运算方法、集合的差集运算方法、集合的对称差集运算方法。

Q4: 用python求每个行电话号码对应的时间最大值和最小值的差值

import datetime

import time

# 给你时间处理的方法，其它你自己应该能处理了吧。

# 将时间字符串转变成时间元组

t1 = time.strptime('2022/02/12 12:30','%Y/%m/%d %H:%M')

t2 = time.strptime('2022/02/12 12:24','%Y/%m/%d %H:%M')

# 将时间元组转换成日期类型

d1 = datetime.datetime(*t1[:6])

d2 = datetime.datetime(*t2[:6])

# 计算时间差

dm = d2-d1

# 两个时间相差的秒数，有正与负。什么意思不用说了吧。

se = dm.total_seconds()

print('总秒数：',se,'\n',se//60,'分',se%60,'秒')

Q5: 找数组中最大的两个数差

int FindMaxDiff(int *p, int n)

{

int max, min, max_record, min_record;

int i;

int *cur;

max = -999999; // 先弄一个最小值

min = 999999; // 先弄一个最大值

cur = p;

for (i = 0; i n; ++i, ++cur)

{

if ((*cur) = max)

{

max = (*cur);

min = max;

}

else if ((*cur) = min)

{

min = (*cur);

}

else

{

continue;

}

if ((max - min) (max_record - min_record))

{

continue;

}

max_record = max;

min_record = min;

}

printf("A: %d, B: %d, maxdiff: %d\n", max_record, min_record, max_record - min_record);

return max_record - min_record;

}

int main(void)

{

int ar[] = {12, 2, 4, -3, 25, 19, 27};

FindMaxDiff(ar, 7);

return 1;

}

只有一次循环Python求极差的函数，记录“按顺序”Python求极差的函数的最大最小Python求极差的函数，输出是调试信息，Python求极差的函数你不要可以删除掉。

输出如下Python求极差的函数：

A: 12, B: -3, maxdiff: 15

关于Python求极差的函数和python求差值的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。