1. data.describe() #基本統計量
count 195.000000 #數量
mean 2744.595385 #均值
std 424.739407 #標準差
min 865.000000 #最小值
25% 2460.600000 #下四分位
50% 2655.900000 #中位數
75% 3023.200000 #上四分位
max 4065.200000 #最大值
range 3200.200000 #極差max-min
var 0.154755 #變異係數 std/mean
dis 562.600000 #四分位間距 75%-25%
2.data.corr()
data.corr() #相關係數矩陣，即給出了任意兩個變數之間的相關係數
data.corr()[u'好'] #只顯示「好」與其他感**彩的相關係數
data[u'好'].corr(data[u'哭']) #兩個感**彩的相關係數
1.現象之間確實存在著數量上的依存關係.
2.現象之間數量上的關係是不確定、不嚴格的依存關係.
相關係數的絕對值在0.3以下是無直線相關,0.3以上是直線相關,0.3-0.5是低度相關,0.5-0.8是顯著相關（中等程度相關）,0.8以上是高度相關.
相關性分位正相關（範圍是0.00-1.00）和負相關（範圍是-1.00-0.00），對這個相關性取絕對值一般絕對值大的相關性就越強，正相關是乙個增大另乙個也增大，負相關是乙個增大另乙個減小，做分類的時候一般找這個相關性不高的值來用，相關性不高說明兩個變數之間的影響不大，可以看做有的關係比較小。
pandas的describe 的輸出解釋
初學pandas的時候，對資料的一些引數是記不太得的。所以就來記錄下這些輸出的意義。在吳恩達的機器學習作業中，幾乎每個作業的步驟都是首先用pandas讀取資料，然後使用describe 方法進行檢視 就會得到如下 那麼我門來看看這個表達了什麼 由標題我們只看exam1，exam2代表兩個科目.來解釋...
Matlab的自相關函式corr
看上去語法也不難，直接運算不就好了麼？可是運算出來的結果自己卻搞不懂，因為自己沒有多少統計的知識，於是又去巴拉數學的材料，想去搞明白xcorr函式的原理或公式。最後還是去matlab論壇找到了自己想找的答案，這裡就來分析下matlab的互相關函式xcorr。matlab中的引數都是以陣列的形式儲存的...
對pandas中describe的理解
例如讀入乙個資料 df pd.read csv somedata.csv 在探索資料的時候，可以使用describe函式，describe函式預設只列印出來numerical data的資料，對於object型別的不列印。例如 df.describe 缺省會把具有數值型別的資料的資訊列印出來。當然也...