scipy stats.skew () | python

scipy.stats.skew (array, axis = 0, bias = True) calcula la asimetría del conjunto de datos.

 asimetría = 0:  distribuida normalmente. sesgo > 0:  más peso en la cola izquierda de la distribución. sesgo "0:  más peso en la cola derecha de la distribución. 

Su fórmula es —

Parámetros:
matriz: matriz de entrada u objeto que contiene los elementos.
eje: eje a lo largo del cual se va a medir el valor de asimetría. Por defecto eje = 0.
sesgo: Bool; los cálculos se corrigen por sesgo estadístico, si se establece en Falso.

Devuelve: valor de asimetría del conjunto de datos, a lo largo del eje.

Código # 1:

# Gráfico usando numpy.linspace ()
# Encontrar asimetría

from scipy.stats importar sesgar

importar numpy como np

importar pylab como p

x1 = np.linspace ( < clase de código = "palabra clave"> - 5 , 5 , 1000 )

y1 = 1. / (sqrt -in-python/">np. sqrt ( 2. * np.pi)) * np.exp ( - . 5 * (x1) * * 2 )

p.plot (x1, y1, ` * ` )

print ( ` Desviación de los datos: ` , skew (y1))

Salida :

   
 Asimetría de datos: 1.1108237139164436 

Código # 2:

# Gráfico usando numpy.linspace ()
# Encontrar asimetría

< clase de código ="espacios indefinidos ">

de scipy.stats importar sesgar

importar numpy como np

import pylab como p

x1 = np.linspace ( - 5 , 12 , 1000 )

y1 = 1 . / (sqrt-in-python/"> np. sqrt ( 2. * np.pi )) * np.exp ( - . 5 * (x1) * * 2 )

p.plot (x1, y1, `.` )

print ( `Sesgo para datos:` , skew (y1))

Salida:

   
 Asimetría de datos: 1.917677776148478 

Código n.º 3: Basado en datos aleatorios

X: [ 0.03255323 -6.18574775 -0.58430139 ... 3.22112446 1.16543279 0.84083317] Desviación de datos: 0.03248837584866293