Python 数据偏差与峰度计算方法
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简介：
本文章探讨了在Python编程环境中如何有效识别和处理数据集中的偏差及峰度问题，提供了具体的计算方法和代码示例。
`numpy.set_printoptions(edgeitems=5)`：当值过多时，默认显示前5个和后5个元素。
偏度衡量随机分布的不对称性；如果偏度为0，表示数值相对均匀地分布在平均值两侧。
峰度描述概率密度在均值处峰值的高度特征。
使用Python计算数据的均值、标准差、偏度和峰度：
```python
import numpy as np
from scipy import stats
x = np.random.randn(10000)
mu = np.mean(x, axis=0)
sigma = np.std(x, axis=0)
skewness = stats.skew(x) # 计算偏度
kurtosis = stats.kurtosis(x) # 计算峰度
```
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