在余博士的教材指導下，終于完成了python的環境設置,非常感謝余博士。
在把代碼打進去，直方圖出現的那一刻真的好興奮，終于學會用python做直方圖了，用python做比excel快多了。真的沒錯，編程是每個人該學會的技能。
言歸正轉，下面是作業：
- 一組人的體重
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
weight_data=pd.read_table('weight.txt')
weight_data.shape
(80, 1)
80個樣本數據，一行
#求均值
weight_data['weight'].mean()
50.7
#求方差
weight_data['weight'].var()
39.27594936708859
fig=plt.figure()
x=weight_data['weight']
ax=fig.add_subplot(111)
numBins=15
ax.hist(x,numBins,color='blue',alpha=0.8,rwidth=0.9)
plt.title(u'weight')
plt.show()
Paste_Image.png
分析：
（1）樣本是80個人的體重
（2）平均體重是50.7kg
（3）這群人的體重偏離平均體重39.27kg
(4) 體重集中在45kg-50kg的人數最多
- 樣本是49年至60年每個月的乘客數量
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
passengers_data = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
passengers_data.shape
#read_csv 從文件、URL、文件型對象中加載帶分隔符的數據。默認分隔符為逗號
(144, 2)
144個數據，2行
#求NumPassengers這列數的平均數
passengers_data['NumPassengers'].mean()
280.2986111111111
#求NumPassengers這列數的方差
passengers_data['NumPassengers'].var()
14391.917200854701
fig = plt.figure()
x = passengers_data['NumPassengers']
ax = fig.add_subplot(111)
ax.hist(x , bins = 20, color = 'blue', alpha = 0.8, rwidth = 0.9)
plt.title('passenger')
plt.show()
Paste_Image.png
分析：
（1）樣本是49年至60年這12年144個月每個月的乘客數量
（2）12年來每個月乘座飛機的平均人數是280人
（3）由于時間維度比較長，歷史背景條件不一樣，所以這組數據的波 動比較大，方差是14391
（4）每個月出行人數最多是100至200之間，500-600最少
（5）這組數據這樣做直方圖太籠統了，很想按年和月做直方圖，可惜現在還不會，等以后學了再做吧。
