Python是一種功能強大的編程語言，擁有許多內置的統計分析功能，可以幫助處理各種數據分析任務。在本文中，我們將討論一些常見的Python統計分析功能。

1. 統計基本值

import statistics
data = [2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6]
mean = statistics.mean(data)
median = statistics.median(data)
mode = statistics.mode(data)
stdev = statistics.stdev(data)
print("Mean: ", mean)
print("Median: ", median)
print("Mode: ", mode)
print("Standard Deviation: ", stdev)

上述代碼中，我們使用statistics模塊計算了數據的均值、中位數、眾數和標準差。這些基本統計值是數據分析中最基本的功能。

2. 數據分布

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(5, 2, 1000)
plt.hist(data)
plt.title("Normal Distribution")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

上述代碼使用matplotlib庫生成了一個正態分布的直方圖。這種可視化方法可以幫助我們更好地理解數據的分布情況。

3. 線性回歸

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])
model = LinearRegression().fit(x.reshape(-1, 1), y)
r_sq = model.score(x.reshape(-1, 1), y)
print("Coefficient of Determination: ", r_sq)
print("Intercept: ", model.intercept_)
print("Slope: ", model.coef_)

上述代碼中，我們使用Scikit-Learn庫中的線性回歸模型，擬合了一組簡單的數據，獲得了擬合直線的系數，以評估數據之間的相關性。

4. 函數逼近

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])
def func(x, a, b):
return a*x + b
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
plt.plot(x, y, 'bo', label='Data')
plt.plot(x, func(x, *popt), 'r-', label='Fit')
plt.legend()
plt.show()

上述代碼使用Scipy庫中的函數逼近方法，通過定義一個簡單的線性函數來擬合一組數據。

在Python中，有許多強大的統計分析工具，可以幫助您快速和準確地分析任何數據集。無論您是初學者還是有經驗的數據分析師，Python的統計分析功能都能夠滿足您的需求。