scipy stats.skew（）| Python

パラメータ：
配列：要素を持つ入力配列またはオブジェクト。
軸：それに沿った軸歪度の値を測定します。デフォルトではaxis=0です。
バイアス：ブール値; Falseに設定されている場合、計算は統計的バイアスに対して修正されます。

戻り値：軸に沿ったデータセットのスキューネス値。

コード＃1：

＃numpy.linspace（）を使用したグラフ
＃非対称性の検索

from scipy.stats import スキュー

import numpy as np

import pylab as p

x1 = np.linspace（ - 5 、 5 、 1000 ）

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

p.plot（x1、y1、 `*` ）

print （ `データの歪度：` 、skew（y1））

出力：

 
   データの歪度：1.1108237139164436 

コード＃2：

< table border = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0">

＃numpy.linspace（）を使用したグラフ
＃非対称性の検出

from scipy.stats import スキュー

import numpy as np

インポート pylab as 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 （ `データのスキューネス：` 、skew（y1））

出力：

 
   データのスキューネス：1.917677776148478 

コード＃3：ランダムデータに基づく

＃非対称性を見つける

from scipy.stats import スキュー

import numpy as np

＃ランダムな値、正規分布に基づく

x = np。 random.normal（ 0 、 2 、 10000 ）

print （ "X：" 、x）

print （ `スキューネスデータ：` 、skew（x））

出力：

 X：[0.03255323 -6.18574775 -0.58430139 ... 3.22112446 1.16543279 0.84083317]データのスキューネス：0.03248837584866293