在Python中，使用NumPy庫進行統計分析非常簡單。NumPy是一個強大的數學庫，提供了大量的數學函數來處理數組和矩陣。以下是一些常用的統計分析方法：
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(data)
print("Mean:", mean)
median = np.median(data)
print("Median:", median)
mode = np.bincount(data).argmax()
print("Mode:", mode)
std_dev = np.std(data)
print("Standard Deviation:", std_dev)
variance = np.var(data)
print("Variance:", variance)
cov = np.cov(data)
print("Covariance:", cov)
corr_coeff = np.corrcoef(data)[0, 1]
print("Correlation Coefficient:", corr_coeff)
range_value = np.ptp(data)
print("Range:", range_value)
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)
iqr = q3 - q1
print("Interquartile Range (IQR):", iqr)
這些只是NumPy庫中統計分析功能的一部分。你可以根據需要使用這些函數來處理和分析數據。
