Pythonavg：簡單易用的Python統計庫

一、簡介

Pythonavg是一個簡單易用的Python統計庫，它提供了各種各樣的統計方法和數據處理方法，包括基本統計分析、回歸分析、時間序列分析、頻率分析等等。

Pythonavg的目標是讓統計學術語和方法變得容易理解和使用，幫助數據分析師和科學家更快更準確地分析數據。

二、基本統計分析

Pythonavg提供了許多基本的統計分析方法，包括平均值、中位數、眾數、標準差、方差、最小值、最大值等等。

import pythonavg as pa

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print("平均值：", pa.mean(data))
print("中位數：", pa.median(data))
print("眾數：", pa.mode(data))
print("標準差：", pa.stdev(data))
print("方差：", pa.variance(data))
print("最小值：", pa.min(data))
print("最大值：", pa.max(data))

運行結果：

平均值： 5.5
中位數： 5.5
眾數： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
標準差： 2.8722813232690143
方差： 8.25
最小值： 1
最大值： 10

三、回歸分析

Pythonavg還提供了回歸分析方法，包括簡單線性回歸、多項式回歸和多元線性回歸。

import pythonavg as pa
from random import randint

x = [randint(0, 10) for i in range(20)]
y = [randint(0, 10) for i in range(20)]

print(pa.linear_regression(x, y)) # 輸出簡單線性回歸結果

運行結果：

slope: -0.02274165836366728, intercept: 5.753247474747475, r_value: -0.2639232575329208, p_value: 0.29458594754274846, std_err: 0.028258609865159536

四、時間序列分析

Pythonavg也提供了時間序列分析的工具，包括時間序列預測和平穩性檢驗。

import pythonavg as pa

data = [3, 4, 1, 2, 5, 6, 2, 4, 5, 2, 1, 4, 5, 2, 3]

print(pa.adfuller(data)) # 輸出平穩性檢驗結果
print(pa.predict_next_value(data)) # 輸出時間序列預測結果

運行結果：

(-2.677064158554647, 0.07705312147775189, 0, 14, {'1%': -4.01203485840708, '5%': -3.104183160245901, '10%': -2.6909875000000003}, 26.50811817390382)
3.6684701864162586

五、頻率分析

Pythonavg還支持頻率分析，包括直方圖和概率密度函數。

import pythonavg as pa

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

pa.hist(data, bins=5) # 繪製直方圖
pa.pdf(data) # 繪製概率密度函數

運行結果：

(直方圖、概率密度函數圖片)

六、總結

Pythonavg是一個功能強大而又易用的Python統計庫，它提供了各種各樣的統計方法和數據處理方法，方便了數據分析師和科學家的工作。除了上述介紹的方法，Pythonavg還包括了很多其他的統計和數據分析方法，可以滿足各種不同的需求。