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1、百分位数
2、数据分布
3、正态数据分布
1、百分位数
统计学中使用百分位数（Percentiles）提供一个数字，该数字描述了给定百分比值小于的值。
例如：假设我们有一个数组，包含一时刻一条街上人的年龄
arr = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31]
什么是 90 百分位数？答案是 61，这意味着 90％ 的人是 61 岁或以下。
NumPy 模块有一种用于找到指定百分位数的方法
使用 NumPy percentile() 方法查找百分位数
import numpy
ages = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31]
x = numpy.percentile(ages, 75)
print(x) # 612、数据分布
在现实世界中，数据集要大得多，但是至少在项目的早期阶段，很难收集现实世界的数据
为了创建用于测试的大数据集，我们使用 Python 模块 NumPy，该模块附带了许多创建任意大小的随机数据集的方法
创建一个包含 250 个介于 0 到 5 之间的随机浮点数的数组
import numpy
x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)
print(x)
创建一个具有 100000 个随机数的数组，并使用具有 100 栏的直方图显示它们
其中uniform() 是一个用于生成指定区间内随机浮点数的函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.uniform(0.0, 5.0, 100000)
plt.hist(x, 100) # 将 0 ~ 5之间的数划分为 100 个小区间
plt.show()
3、正态数据分布
normal`是指numpy.random 模块中的正态分布随机数生成函数
我们指定平均值为 5.0，标准差为 1.0
这意味着这些值应集中在 5.0 左右，并且很少与平均值偏离 1.0
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()
使用 numpy.random.normal() 方法创建的数组（具有 100000 个值）绘制具有 100 栏的直方图文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-459015.html
从直方图中可以看到，大多数值都在 4.0 到 6.0 之间，最高值大约是 5.0文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-459015.html
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