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10个Python数学与统计分析的一行代码
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过简洁的Python代码简化数学和统计任务，包括计算均值、中位数、识别异常值和计算相关性等，展示了高效提取数据有意义信息的方法。
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关键要点
- Python通过简洁的代码简化数学和统计任务。
- 使用Python的内置模块和外部库可以执行复杂的数学和统计操作。
- 创建示例数据集以便进行后续的代码演示。
- 计算均值、中位数和众数以了解数据的分布特征。
- 使用四分位数范围识别异常值，确保数据质量。
- 计算两个变量之间的相关性，量化线性关系的强度。
- 生成描述性统计摘要，提供数据分布特征的全面视图。
- 将数据标准化为z分数，以便进行有意义的比较。
- 计算移动平均以平滑时间序列数据，减少短期波动。
- 识别数据中最频繁的值范围，了解数据分布模式。
- 计算复合年增长率，评估投资或业务表现。
- 计算运行总和，跟踪数据的累积变化。
- 计算变异系数，以相对度量比较不同数据集的变异性。
- 有效的单行代码在于平衡简洁性和可读性，确保代码可维护性。
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