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王波170318作业-IQ数据分析

王波170318作业-IQ数据分析

作者: Bog5d | 来源:发表于2017-03-18 17:22 被阅读228次

    IQ数据分析

    自己之前做第一次作业,拿别人的作业来研究了一番,算不上独立完成。这次,我还是自己一步步研究吧
    # 导入数据包
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    %matplotlib inline
    %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
    # ??以上两段代码,什么意思,需要研究。
    
    #导入Iq数据
    iq_data = pd.read_csv('IQscore.csv')
    
    # 查看前五行
    iq_data.head(5)
    len(iq_data)
    
    70
    
    # 将iq_data 中’IQ‘这一列数据存入变量iq中
    iq = iq_data['IQ']
    
    #计算平均值和标准差
    iq_mean=iq.mean()
    iq_std = iq.std()
    
    #输出均值和方差
    print("均值:"+str(iq_mean))
    print('标准差:'+str(iq_std))
    
    均值:100.82857142857142
    标准差:15.015905990389498
    

    数据可视化

    x = np.arange(60,150,1)
    #??这个60和150代表的是x轴的最大和最小值吗? 那1代表什么意思呢?
    def normfun(x,iq_mean,iq_std):
        pdf = np.exp(-((x-iq_mean)**2)/(2*iq_std**2))/(iq_std*np.sqrt(2*np.pi))
        return pdf
    y = normfun(x,iq_mean,iq_std)
    plt.plot(x,y)
    plt.hist(iq,bins=7,rwidth=0.9,normed=True)
    #?? bins=7意思是每个直方图占7个数字那么宽吗?,rwidth=0.9 是指,每两个直方图之间的间距为0.9吗? normed=true是什么意思?
    plt.title('IQ distribution')
    plt.xlabel('IQ score')
    plt.ylabel('Probability')
    
    plt.show
    
    <function matplotlib.pyplot.show>
    
    成图
    
    
    ps:最开心的是,捣鼓出了,如何把notebook中的内容,转到简书中。  
    
    

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