上面的代码执行以下操作:从Excel文件加载数据并将其保存在变量data中。分别使用平均值、中位数、std和var函数计算数据的平均值、中位数、标准偏差和方差。使用直方图函数绘制数据的直方图，该函数显示数据的分布。使用偏度和峰度函数计算数据的偏度和峰度。这两个值描述了数据分布的形状。使用disp函数将结果打印到命令窗口。对各部分结果的解释如下:均值:这是数据的平均值。它表示数据的集中趋势。中位数:当数据按升序或降序排序时，数据的中间值。它是集中趋势的稳健度量，不受异常值的影响。标准偏差:这是对数据分布的衡量。它表示数据值与平均值之间的距离。标准差越小，数据就越紧密地聚集在平均值附近。方差:这是标准偏差的平方。它给出了数据值与平均值之差的平方的平均值。偏度:这是对数据分布的不对称性的度量。正偏度表示分布尾部在正侧较长，而负偏度表示分布尾部在负侧较长。峰度:这是数据分布峰度的度量。峰度高的分布具有较多的峰值。

（线性回归数据集）企业综合实力.xlsx

使用Python库研究数据集 在这个项目中，我分析了一个数据集，然后传达了关于它的发现。 我使用Python库NumPy，pandas和Matplotlib进行了分析。 我选择进行分析的数据集包含有关从电影数据库（TMDb）收集的10,000部电影的信息，包括用户评分和收入。 我分析了此数据集，以回答2个问题：1）哪些电影通常收入最高？ 2）每年哪种类型最受欢迎？ 在项目的“数据整理”部分，我加载了数据，检查其清洁度，然后修剪并清理数据集以进行分析。 在该项目的“探索性数据分析”部分中，我使用了内置的函数库来描述数据并对其进行可视化，最后总结了我的发现和结论。

PhotonetGet 该实用程序可以从Photo.net下载任意数量的图像。 只需提供一个数据集文件即可。 需要Python 3.4和必须提供的数据集文件。 请参阅示例文件example.txt 。 ##要从命令行运行PhotonetGet，请执行以下操作： 用法： PhotonetGet.py [dataset.txt] [ids col from 1...] 示例： ./PhotonetGet.py dataset.txt 2 版权所有（C）2015 Stephen Makonin。 保留所有权利。

避孕数据分析 该项目分析了一个数据集，以确定女性的年龄与其使用避孕药具之间的相关性。 它还根据一些属性预测避孕药的使用。 这是所用项目的备份副本。 介绍 为了衡量印度尼西亚国家计划生育计划的有效性并随后对该计划进行改进，印度尼西亚国家避孕普及率调查（NICPS）于1987年收集了有关生育率和计划生育的数据。该调查旨在同时衡量避孕普及率和生育率以及影响因素影响这些结果的因素，例如教育程度和避孕药具的可获得性。 我们将此次调查的数据（从UCI机器学习存储库中检索到的数据）用于最终项目。 调查的参与者是15-49岁之间的已婚妇女，这些妇女要么未怀孕，要么在面试时不知道自己在怀孕。 尽管采访了11,884名女性，但我们探索的数据集是其中999名参与者的随机子集。 数据集中的每一行都通过唯一ID代表其中一位女性。 我们的数据集分为两个表：参与者和家庭背景。 参与者表提供有关参与者的人口统计信息，

analysys_meat_consumption_lung_cancer_deaths_罗马尼亚 该实验试图确定罗马尼亚在过去28年中的人均肉食消耗量与肺癌死亡人数之间是否可以建立相关性。 输入包括两个数据集，一个数据集涉及癌症死亡的类型，一个数据集涉及人均每种类别的肉类消费量（家禽，猪肉等）。 输出包括一个新创建的数据集，该数据集基于输入数据中的已处理数据，并具有两个可视化视图，可以帮助我们检查相关性是否存在，并进行解释。

准备一个数据集用于TensorFlow文本自动摘(TextSum)模型

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