趋近智
原始数据,无论是实验数据还是日志数据,通常表现为大量数字或分类的集合。为了理解这些数据,我们需要方法来概括其主要特点。本章主要讲述描述性统计,即用于描述和概括数据集特点的方法。
您将学习如何计算和解读:
我们还将介绍基本的数据可视化技术,例如直方图和箱线图,作为理解这些概括结果的视觉辅助。在本章中,您将看到如何使用Python的NumPy和Pandas库高效地计算这些统计量。
2.1 衡量中心:均值、中位数和众数
2.2 衡量变异性:极差
2.3 衡量离散程度:方差和标准差
2.4 理解百分位数与四分位数
2.5 可视化分布:直方图
2.6 可视化汇总:箱线图
2.7 使用 Python 计算描述性统计
2.8 实践:数据集汇总
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