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本文适合作为已掌握相关库基本用法的读者查阅常用统计函数与绘图调用的基础速查表，不是可直接运行的完整脚本；使用前需自行导入库并准备数据。方差和标准差示例使用 ddof=1；独立样本 t 检验调用未显式调整等方差假设，不能直接替代配对检验或不等方差情形的选型；chisquare 示例用于观察频数与期望频数的拟合优度检验，不应泛指列联表独立性检验。实际分析还需判断数据质量及检验适用条件，不能仅凭函数调用保证结论准确。本次仅作全文结构审阅，未运行代码、核验外部事实或检查相关知识链接的可达性。
🐍 统计分析常用Python代码
abstract 📋 本节概览
- 🎯 学习目标：掌握常见统计分析任务的Python实现方法
- 📚 前置知识：描述性统计|描述性统计 | 概率的基本概念|概率的基本概念
- ⏱️ 预计用时：12分钟
学习目标
note 📖 **为什么要学Python统计分析代码？**
用Python写统计分析代码，就像用计算器一样方便，能让数据分析又快又准。
生活例子：
- 用Python一行代码就能算出平均分、标准差、相关系数。
- 做问卷调查、实验分析、数据可视化都离不开Python。
🛠️ 常用统计分析任务与代码
| 任务 | Python代码 | 用到的类库 | 学习目标 |
|---|---|---|---|---|
| 计算均值 | np.mean(x) | numpy | 均值|均值 |
| 计算方差 | np.var(x, ddof=1) | numpy | 方差|方差 |
| 计算标准差 | np.std(x, ddof=1) | numpy | 标准差|标准差 |
| 相关系数 | np.corrcoef(x, y)[0,1] | numpy | 皮尔逊相关系数|皮尔逊相关系数 |
| 统计学 | scipy.stats.ttest_ind(x1, x2) | scipy | t检验|t检验 |
| 统计学 | scipy.stats.chisquare(obs, exp) | scipy | 卡方检验|卡方检验 |
| 画直方图 | plt.hist(x) | matplotlib | 直方图|直方图 |
| 画箱线图 | sns.boxplot(y=x) | seaborn | 箱线图|箱线图 |
| 画散点图 | plt.scatter(x, y) | matplotlib | 散点图|散点图 |
tip 💡 推荐先学会numpy、pandas、matplotlib、scipy、seaborn等库的基本用法。
🔗 相关知识
#统计学 #Python #代码 #数据分析 #基础