python中求偏度的函数，python爬虫中国疫情可视化

Python中可以使用scipy库的`skew`函数来计算偏度。偏度是描述概率分布偏斜程度的统计量，一般用来描述数据的分布形态。偏度为正表示数据分布偏左，为负表示数据分布偏右，为0表示数据分布对称。

`skew`函数的用法如下：

```python

from scipy.stats import skew

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

skewness = skew(data)

print(skewness)

```

输出结果为`0.0`，表示数据分布对称。

中国疫情可视化是指利用Python爬虫获取疫情数据，并使用可视化工具（如matplotlib、seaborn等）将数据可视化，以更直观、更清晰地展示疫情发展趋势和分布情况。

爬虫获取疫情数据的流程一般为：

1. 分析数据来源网站的数据结构和访问接口；

2. 使用Python的requests库向接口发送请求，获取数据；

3. 解析数据，提取感兴趣的内容（如确诊人数、死亡人数等）；

4. 存储数据并进行可视化。

以从丁香园网站获取中国疫情数据为例，爬虫代码如下：

```python

import requests

import json

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取数据并解析JSON

url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia'

response = requests.get(url)

html = response.content.decode('utf-8')

data = json.loads(html)['areaTree'][0]['children']

# 解析数据并存储到DataFrame中

df = pd.DataFrame()

for item in data:

province = item['name']

if len(item['children']) == 0:

confirmed = item['total']['confirm']

dead = item['total']['dead']

cured = item['total']['heal']

df = df.append(pd.DataFrame({'省份': [province], '确诊数': [confirmed], '死亡数': [dead], '治愈数': [cured]}))

else:

for city in item['children']:

city_name = city['name']

confirmed = city['total']['confirm']

dead = city['total']['dead']

cured = city['total']['heal']

df = df.append(pd.DataFrame({'省份': [province], '城市': [city_name], '确诊数': [confirmed], '死亡数': [dead], '治愈数': [cured]}))

# 可视化数据

plt.figure(figsize=(10, 5))

df.groupby('省份')['确诊数'].sum().sort_values().plot(kind='barh')

plt.title('中国各省份疫情总确诊数')

plt.show()

```

该代码通过分析丁香园网站的数据结构，从接口获取中国疫情数据，并将感兴趣的数据（确诊数、死亡数、治愈数）存储到DataFrame中，最后使用matplotlib库进行可视化。

总体来说，Python的数据分析和可视化功能非常强大，可用于研究各种数据，包括疫情数据、股票数据、社交媒体数据等。对于从事数据分析和数据可视化工作的人员，学好Python是一个非常好的选择。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/