Python 統(tǒng)計(jì)學(xué)庫(kù)是 Python 語(yǔ)言中用于數(shù)據(jù)分析的一個(gè)非常有用的工具。其中包括了一些常用的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的函數(shù)及工具。下面就來(lái)看一下常見(jiàn)的 Python 統(tǒng)計(jì)學(xué)庫(kù)：

import numpy as np # 基本的數(shù)組計(jì)算
import pandas as pd # 數(shù)據(jù)處理
import matplotlib.pyplot as plt # 數(shù)據(jù)可視化
import seaborn as sns # 更高級(jí)的數(shù)據(jù)可視化
import scipy.stats as stats # 統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率分布
import statsmodels.api as sm # 建立和分析統(tǒng)計(jì)模型

Numpy 最常用的功能是提供高性能的矩陣運(yùn)算。它支持一維或二維數(shù)組的運(yùn)算，而且能夠快速地執(zhí)行多維數(shù)組的計(jì)算。Pandas 用于數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)清洗，包括讀取、索引及存儲(chǔ)數(shù)據(jù)等。其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)合并、重塑和透視功能讓數(shù)據(jù)挖掘變得更容易。

data = pd.read_csv("data.csv")
# 列索引
print(data["column1"])
# 行索引
print(data.loc[0])

Matplotlib 是 Python 中最常用的數(shù)據(jù)可視化工具之一，提供了創(chuàng)建各種類型的圖表，從基本的折線圖到高級(jí)的 3D 繪圖，例如下面這個(gè)例子：

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, linewidth=2)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Sin Wave")
plt.show()

Seaborn 是一個(gè)更高級(jí)的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，其主要作用是美化圖表。Scipy 庫(kù)提供了 Python 中的統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率分布功能。Statsmodels 庫(kù)是另一個(gè) Python 統(tǒng)計(jì)學(xué)庫(kù)，提供了各種建立和分析統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)的功能，如下面的例子：

data = sm.datasets.get_rdataset("icecream", "Ecdat").data
# 查詢數(shù)據(jù)集
print(data.head())
# 建立 OLS 模型
model = sm.formula.ols("Cons ~ -1 + Price + Income", data=data)
# 擬合數(shù)據(jù)
result = model.fit()
# 查看數(shù)據(jù)擬合結(jié)果
print(result.summary())

Python 統(tǒng)計(jì)學(xué)庫(kù)的使用可以加快數(shù)據(jù)分析和處理的速度，使數(shù)據(jù)更加清晰和易于理解。通過(guò)上述介紹和實(shí)例，我們可以體會(huì)到 Python 統(tǒng)計(jì)學(xué)庫(kù)的強(qiáng)大功能以及對(duì)數(shù)據(jù)分析和可視化工作的實(shí)用性。