统计学分为描述统计学和推断统计学。描述统计学是使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度或离散程度，如平均数、中位数、众数、方差、标准差；推断统计学是根据样本数据来推断总体特征，如产品检查，一般采用抽检，根据所抽样本的质量合格率作为总体质量合格率的一个估计。

在数值分析的过程中，我们往往要计算出数据的统计特征，用来做科学计算的NumPy和SciPy工具可以满足我们的需求。Matpotlib工具可用来绘制图形，满足图分析的需求。

与Python中原生的List类型不同，NumPy中用ndarray类型来描述一组数据：

from numpy import array from numpy.random import normal, randint #使用List来创造一组数据 data = [1, 2, 3] #使用ndarray来创造一组数据 data = array([1, 2, 3]) #创造一组服从正态分布的定量数据 data = normal(0, 10, size=10) #创造一组服从均匀分布的定性数据 data = randint(0, 10, size=10)2．中心位置（均值、中位数、众数）

数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观的选择。数据的中心位置可分为均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）。其中，均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。

对于定量数据来说，均值是总和除以总量（N），中位数是数值大小位于中间（奇偶总量处理不同）的值：

均值相对中位数来说，包含的信息量更大，但是容易受异常的影响。使用NumPy计算均值与中位数：

from numpy import mean, median #计算均值 mean(data) #计算中位数 median(data)

对于定性数据来说，众数是出现次数最多的值，使用SciPy计算众数：​

from scipy.stats import mode #计算众数 mode(data)3．发散程度（极差、方差、标准差、变异系数）

对数据的中心位置有所了解以后，一般我们会想知道数据以中心位置为标准有多发散。如果以中心位置来预测新数据，那么发散程度决定了预测的准确性。数据的发散程度可用极差（PTP）、方差（Variance）、标准差（STD）、变异系数（CV）来衡量，它们的计算方法如下：