🔢 统计学基础与Python的结合

Python作为数据分析领域的主流语言，为统计学提供了强大的工具支持。以下是关键知识点：

  1. 核心库

    • numpy：处理数组与数值计算
    • pandas：数据清洗与结构化分析
    • scipy.stats：科学统计方法（如假设检验、分布拟合）
    • matplotlib & seaborn：数据可视化
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  2. 实践场景

    • 描述性统计：均值、中位数、标准差
    • 推断统计：回归分析、假设检验
    • 数据建模：概率分布、时间序列分析
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📈 数据可视化示例

使用matplotlib绘制正态分布曲线： 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.exp(-x**2)
plt.plot(x, y)
plt.title("正态分布曲线")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("概率密度")
plt.show()
正态分布曲线

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