scipy.stats.mstats.

描述

scipy.stats.mstats.describe(a, axis=0, ddof=0, bias=True)

计算传递数组的几个描述性统计数据。

参数:

aarray_like

数据数组

轴int 或 None, 可选

计算统计数据的轴。默认为0。如果为None，则在整个数组 a 上计算。

ddofint, 可选

自由度（默认值为0）；注意默认的ddof与stats.describe中的相同例程不同

偏见bool, 可选

如果为 False，则偏度和峰度的计算会针对统计偏差进行修正。

返回:

nobs整数

(数据的大小（忽略缺失值）)

最小最大(整数, 整数)

最小值, 最大值

平均浮动

算术平均数

方差浮动

无偏方差

偏度浮动

偏斜度

峰度浮动

偏度峰度

示例

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>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats.mstats import describe
>>> ma = np.ma.array(range(6), mask=[0, 0, 0, 1, 1, 1])
>>> describe(ma)
DescribeResult(nobs=np.int64(3), minmax=(masked_array(data=0,
             mask=False,
       fill_value=999999), masked_array(data=2,
             mask=False,
       fill_value=999999)), mean=np.float64(1.0),
       variance=np.float64(0.6666666666666666),
       skewness=masked_array(data=0., mask=False, fill_value=1e+20),
        kurtosis=np.float64(-1.5))

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