python:5種正態(tài)性檢驗(yàn)方法

1.直方圖

站在用戶的角度思考問(wèn)題，與客戶深入溝通，找到潛山網(wǎng)站設(shè)計(jì)與潛山網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類型包括：網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、申請(qǐng)域名、網(wǎng)站空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋潛山地區(qū)。

由于正態(tài)分布具有非常典型的中間高，兩邊低的圖形特征，如果樣本數(shù)據(jù)并不服從正態(tài)分布，我們可以通過(guò)直方圖很快地分辨出來(lái)。更進(jìn)一步地，Python可以輔助生成基于樣本數(shù)據(jù)估計(jì)的正態(tài)曲線，這樣就容易輔助我們進(jìn)行判斷。

圖形觀察雖然直觀，但是部分研究者認(rèn)為單純觀察圖形過(guò)于主觀，因此我們也可以選擇使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法去研究數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。

操作步驟：

導(dǎo)入相關(guān)的包及數(shù)據(jù)

2 P-P圖及Q-Q圖

直方圖是最長(zhǎng)用于觀察數(shù)據(jù)分布的常用圖形選項(xiàng)，尤其是帶正態(tài)曲線的直方圖，可以非常直觀地看到實(shí)際數(shù)據(jù)分布和正態(tài)曲線的對(duì)比，而P-P圖及Q-Q圖則是另一種選擇，它可以直觀給出實(shí)際數(shù)據(jù)分布和理論的差距。

值得注意的是，雖然P-P圖及Q-Q圖常用用于判斷數(shù)據(jù)樣本是否服從正態(tài)分布，但實(shí)際上它們也能判斷數(shù)據(jù)樣本是否服從其他的分布

P-P圖:反映的是數(shù)據(jù)的實(shí)際累積概率與假定所服從分布的理論累積概率的符合程度。在此處，我們所假定的分布就是正態(tài)分布，如果數(shù)據(jù)樣本是服從正態(tài)分布的話，那么實(shí)際的累積概率與理論的累積概率應(yīng)該是相對(duì)一致的，放映在圖形中就是數(shù)據(jù)點(diǎn)應(yīng)該沿著圖形的對(duì)角線分布。

Q-Q圖的原理與P-P圖幾乎一致。P-P圖考察的是實(shí)際分布與理論分布的累積概率分布差異，而Q-Q圖考察的是實(shí)際百分位數(shù)與理論百分位數(shù)的差異。同理在此處，我們所假定的分布就是正態(tài)分布，如果數(shù)據(jù)樣本是服從正態(tài)分布的話，那么實(shí)際的分布應(yīng)該是相對(duì)一致的，反映在圖形中就是數(shù)據(jù)點(diǎn)應(yīng)該沿著圖形的對(duì)角線分布。

在Python中，statsmodels包中目前主要提供的是Q-Q圖的繪制

柯?tīng)柲曷宸?斯米諾夫檢驗(yàn)（Kolmogorov-Smirnov test），一般又稱K-S檢驗(yàn)，是一種基于累計(jì)分布函數(shù)的非參數(shù)檢驗(yàn)，用以檢驗(yàn)兩個(gè)經(jīng)驗(yàn)分布是否不同或一個(gè)經(jīng)驗(yàn)分布與另一個(gè)理想分布是否不同。

K-S檢驗(yàn)的原假設(shè)是“樣本數(shù)據(jù)來(lái)自的分布與正態(tài)分布無(wú)顯著差異”，因此一般來(lái)說(shuō)，KS檢驗(yàn)最終返回兩個(gè)結(jié)果，分別是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及P值,檢驗(yàn)結(jié)果P0.05才是我們的目標(biāo)。

實(shí)際上，GraphPad不推薦使用單純的Kolmogorov-Smirnov test方法

夏皮洛-威爾克檢驗(yàn)（Shapiro—Wilk test），一般又稱W檢驗(yàn)。W檢驗(yàn)是一種類似于利用秩進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)的方法。同樣需要注意的是，W檢驗(yàn)與K-S檢驗(yàn)一樣，原假設(shè)是“樣本數(shù)據(jù)來(lái)自的分布與正態(tài)分布無(wú)顯著差異”，因此一般來(lái)說(shuō)，W檢驗(yàn)最終返回兩個(gè)結(jié)果，分別是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及P值。,檢驗(yàn)結(jié)果P0.05才是我們的目標(biāo)。

當(dāng)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)無(wú)重復(fù)值時(shí)，該方法的檢驗(yàn)效果比較好，但是當(dāng)數(shù)據(jù)集中有些數(shù)據(jù)不是獨(dú)一無(wú)二的，即有些數(shù)據(jù)的數(shù)值是相同的，那么該方法的檢驗(yàn)效果就不是很好

GraphPad官方推薦使用該方法。

首先計(jì)算 偏度和峰度以便在不對(duì)稱和形狀方面量化分布離高斯分布的距離。然后，其計(jì)算這些值中的每一個(gè)與高斯分布的預(yù)期值之間的差異，并基于這些差異的總和，計(jì)算各P值。這是一種通用和強(qiáng)大的正態(tài)性檢驗(yàn)，推薦使用。請(qǐng)注意，D'Agostino開(kāi)發(fā)了幾種正態(tài)性檢驗(yàn)。Prism使用的其中一個(gè)是“綜合K2”檢驗(yàn)。

安德森-達(dá)令檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否來(lái)自特定分布，包括分布：'norm', 'expon', 'gumbel', 'extreme1' or 'logistic'.

原假設(shè) H0：樣本服從特定分布； 備擇假設(shè) H1：樣本不服從特定分布

實(shí)際上，從已有的文獻(xiàn)表明，對(duì)于數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性研究，首選方法是圖形觀察，即利用直方圖、P-P圖或Q-Q圖進(jìn)行觀察，如果分布嚴(yán)重偏態(tài)和尖峰分布則建議進(jìn)行進(jìn)一步的假設(shè)檢驗(yàn)。如果圖形分布結(jié)果不好判斷，則再進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。

實(shí)際上，從已有的文獻(xiàn)表明，對(duì)于數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性研究，首選方法是圖形觀察，即利用直方圖、P-P圖或Q-Q圖進(jìn)行觀察，如果分布嚴(yán)重偏態(tài)和尖峰分布則建議進(jìn)行進(jìn)一步的假設(shè)檢驗(yàn)。如果圖形分布結(jié)果不好判斷，則再進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。

其次，對(duì)于檢驗(yàn)方法來(lái)說(shuō)，對(duì)于K-S檢驗(yàn)及W檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)說(shuō)，有文獻(xiàn)采用蒙特卡羅模擬方法進(jìn)行多次驗(yàn)證，結(jié)果表明W檢驗(yàn)結(jié)果相比于大部分方法都有較大的檢驗(yàn)功效，而K-S方法的檢驗(yàn)結(jié)果相對(duì)不佳。并且部分學(xué)者認(rèn)為，K-S檢驗(yàn)的實(shí)用性遠(yuǎn)不如圖形工具，因?yàn)樵跇颖玖可贂r(shí)，該檢驗(yàn)不太敏感，但是在樣本量大時(shí)，該檢驗(yàn)卻過(guò)于敏感。因此正常情況下，我們更常采用W檢驗(yàn)的結(jié)果。

值得注意的是，雖然說(shuō)K-S檢驗(yàn)結(jié)果相對(duì)不佳，但是不同檢驗(yàn)方法對(duì)于樣本量的敏感度是不一樣的。在樣本量較小的情況下（小于50個(gè)樣本的情況下），請(qǐng)優(yōu)先選擇W檢驗(yàn)；在樣本量50-5000的情況下，可以酌情使用W檢驗(yàn)及K—S檢驗(yàn)；在樣本量大于5000的情況下，請(qǐng)使用K-S檢驗(yàn)結(jié)果，尤其是在SPSS中，當(dāng)樣本量大于5000的情況下，將只顯示K-S檢驗(yàn)結(jié)果，而不顯示W(wǎng)檢驗(yàn)結(jié)果。

python 8個(gè)常用內(nèi)置函數(shù)解說(shuō)

8個(gè)超好用內(nèi)置函數(shù)set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

python中有許多內(nèi)置函數(shù)，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強(qiáng)大，用好了可以大大提高代碼效率。

這次來(lái)梳理下8個(gè)好用的python內(nèi)置函數(shù)

1、set()

當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行去重操作的時(shí)候，set()函數(shù)就派上用場(chǎng)了。

用于創(chuàng)建一個(gè)集合，集合里的元素是無(wú)序且不重復(fù)的。集合對(duì)象創(chuàng)建后，還能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人問(wèn)如何用python寫一個(gè)四則運(yùn)算器，輸入字符串公式，直接產(chǎn)生結(jié)果。用eval()來(lái)做就很簡(jiǎn)單：eval(str_expression)作用是將字符串轉(zhuǎn)換成表達(dá)式，并且執(zhí)行。

3、sorted()在處理數(shù)據(jù)過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時(shí)候就需要用到sorted() ，它可以對(duì)任何可迭代對(duì)象進(jìn)行排序，并返回列表。對(duì)列表升序操作：

對(duì)元組倒序操作：

使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長(zhǎng)度來(lái)排序：

根據(jù)自定義規(guī)則，對(duì)元組構(gòu)成的列表進(jìn)行排序：

4、reversed()如果需要對(duì)序列的元素進(jìn)行反轉(zhuǎn)操作，reversed()函數(shù)能幫到你。reversed()接受一個(gè)序列，將序列里的元素反轉(zhuǎn)，并最終返回迭代器。

5、map()做文本處理的時(shí)候，假如要對(duì)序列里的每個(gè)單詞進(jìn)行大寫轉(zhuǎn)化操作。這個(gè)時(shí)候就可以使用map()函數(shù)。

map()會(huì)根據(jù)提供的函數(shù)，對(duì)指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說(shuō)map()函數(shù)會(huì)把序列里的每一個(gè)元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個(gè)例子，對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理：

6、reduce()前面說(shuō)到對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理，用map()函數(shù)。那我想將列表里的每個(gè)元素相乘，該怎么做呢？這時(shí)候用到reduce()函數(shù)。

reduce()會(huì)對(duì)參數(shù)序列中元素進(jìn)行累積。第一、第二個(gè)元素先進(jìn)行函數(shù)操作，生成的結(jié)果再和第三個(gè)元素進(jìn)行函數(shù)操作，以此類推，最終生成所有元素累積運(yùn)算的結(jié)果。再舉個(gè)例子，將字母連接成字符串。

你可能已經(jīng)注意到，reduce()函數(shù)在python3里已經(jīng)不再是內(nèi)置函數(shù)，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數(shù)拎出來(lái)講，是因?yàn)樗匾恕?/p>

7、filter()一些數(shù)字組成的列表，要把其中偶數(shù)去掉，該怎么做呢？

filter()函數(shù)輕松完成了任務(wù)，它用于過(guò)濾序列，過(guò)濾掉不符合條件的元素，返回一個(gè)迭代器對(duì)象。filter()函數(shù)和map()、reduce()函數(shù)類似，都是將序列里的每個(gè)元素映射到函數(shù)，最終返回結(jié)果。我們?cè)僭囋?，如何從許多單詞里挑出包含字母w的單詞。

8、enumerate()這樣一個(gè)場(chǎng)景，同時(shí)打印出序列里每一個(gè)元素和它對(duì)應(yīng)的順序號(hào)，我們用enumerate()函數(shù)做做看。

enumerate翻譯過(guò)來(lái)是枚舉、列舉的意思，所以說(shuō)enumerate()函數(shù)用于對(duì)序列里的元素進(jìn)行順序標(biāo)注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個(gè)例子說(shuō)明，對(duì)字符串進(jìn)行標(biāo)注，返回每個(gè)字母和其索引。

python 實(shí)現(xiàn)交叉驗(yàn)證的幾個(gè)函數(shù)以及之前的區(qū)別

StratifiedKFold()這個(gè)函數(shù)較常用，比KFold的優(yōu)勢(shì)在于將k折數(shù)據(jù)按照百分比劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，每個(gè)類別百分比在訓(xùn)練集和測(cè)試集中都是一樣，這樣能保證不會(huì)有某個(gè)類別的數(shù)據(jù)在訓(xùn)練集中而測(cè)試集中沒(méi)有這種情況，同樣不會(huì)在訓(xùn)練集中沒(méi)有全在測(cè)試集中，這樣會(huì)導(dǎo)致結(jié)果糟糕透頂。

求一道Python題，是關(guān)于定義函數(shù)和身體指數(shù)的，謝謝各位大神啦?。?！

按照題目要求編寫的Python程序如下

def calBMI(height,weight):

BMI=weight/(height*height)

if BMI18.5:

return [BMI,"過(guò)輕"]

elif BMI24:

return [BMI,"正常"]

elif BMI28:

return [BMI,"過(guò)重"]

else:

return [BMI,"肥胖"]

import re

s=input("請(qǐng)輸入你的身高(米)和體重(公斤)【逗號(hào)隔開(kāi)】：")

s1=re.split(r'[,，]',s)

height=float(s1[0])

weight=float(s1[1])

name="李子健"

bmi=calBMI(height,weight)

print("{}的測(cè)算結(jié)果為：".format(name))

print("BMI:%.2f"%bmi[0])

print(bmi[1])

源代碼(注意源代碼的縮進(jìn))

python中eval()函數(shù)的作用是什么?

python中eval函數(shù)作用是計(jì)算字符串中有效的表達(dá)式，并返回結(jié)果。將字符串轉(zhuǎn)成相應(yīng)的對(duì)象（如list、tuple、dict和string之間的轉(zhuǎn)換）。利用反引號(hào)轉(zhuǎn)換的字符串再反轉(zhuǎn)回對(duì)象。

eval()函數(shù)用來(lái)執(zhí)行一個(gè)字符串表達(dá)式，并返回表達(dá)式的值。eval函數(shù)功能：將字符串str當(dāng)成有效的表達(dá)式來(lái)求值并返回計(jì)算結(jié)果。eval函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)list、dict、tuple與str之間的轉(zhuǎn)化。

Python語(yǔ)言的介紹

Python是一種計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，由吉多·范羅蘇姆創(chuàng)造，第一版發(fā)布于1991年，可以視之為一種改良的LISP。Python的設(shè)計(jì)哲學(xué)強(qiáng)調(diào)代碼的可讀性和簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法。相比于C++或Java，Python讓開(kāi)發(fā)者能夠用更少的代碼表達(dá)想法。

Python語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔性、易讀性以及可擴(kuò)展性，在國(guó)外用Python做科學(xué)計(jì)算的研究機(jī)構(gòu)日益增多，一些知名大學(xué)已經(jīng)采用Python來(lái)教授程序設(shè)計(jì)課程。

python數(shù)據(jù)分析有什么用？

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨和Python編程語(yǔ)言的火爆，Python數(shù)據(jù)分析早已成為現(xiàn)在職場(chǎng)人的必備核心技能。那么利用Python數(shù)據(jù)分析可以做什么呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可以做到的內(nèi)容有很多，比如檢查數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)表清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)篩選匯總等等。下面來(lái)為大家詳細(xì)講解一下這些用處。

1、檢查數(shù)據(jù)表

Python中使用shape函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。你可以使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtypes函數(shù)來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)格式。Isnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，你可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一列進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數(shù)查看唯一值，使用Values函數(shù)用來(lái)查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。

2、數(shù)據(jù)表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來(lái)刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充。Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來(lái)更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以便后期的統(tǒng)計(jì)和分析工作，主要包括數(shù)據(jù)表的合并、排序、數(shù)值分列、數(shù)據(jù)分組及標(biāo)記等工作。在Python中可以使用merge函數(shù)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合并，合并的方式為inner，此外還有l(wèi)eft、right和outer方式。使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序，使用where函數(shù)完成數(shù)據(jù)分組，使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)分列。

4、數(shù)據(jù)提取

主要是使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc和ix，其中l(wèi)oc函數(shù)按標(biāo)簽值進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提起數(shù)據(jù)以外，還可以按具體的條件進(jìn)行數(shù)據(jù)，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用，按指定條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。

5、數(shù)據(jù)篩選匯總

Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來(lái)完成篩選功能，配合sum和 count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)excel中sumif和countif函數(shù)的功能。Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法很簡(jiǎn)單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時(shí)制定多個(gè)列名稱，groupby 按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

以上就是總結(jié)的利用Python數(shù)據(jù)分析的用處，大家都記住了嗎？既然學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的用處這么多，大家趕緊學(xué)習(xí)來(lái)吧！相信對(duì)大家未來(lái)的學(xué)習(xí)和工作，都會(huì)有不小的幫助。