值得一提的是,pingouin使我们能够对一些测试进行功率分析,而其他库中没有这些测试,例如平衡的单向重复测量方差分析(ANOVA)或相关测试。 绘图 pingouin包含了一系列非常好的实现的可视化,但是,大多数可视化是特定于领域的,对于普通读者而言可能并不那么有趣(我鼓励您在文档中查看它们)。 但是,其中之一绝对可以派上用场。
安装Pingouin库 首先,确保已安装Pingouin库: !pip install pingouin 示例1:独立样本t-检验 importpandasaspdfrompingouinimportttest# 创建示例数据集data=pd.DataFrame({'Group':['A']*20+['B']*20,'Values':list(range(20))+list(range(10,30))})# 执行独立样本t-检验ttest_result=ttest(data=data,dv...
首先,确保已安装Pingouin库: !pip install pingouin 示例1:独立样本t-检验 importpandasaspdfrompingouinimportttest# 创建示例数据集data = pd.DataFrame({'Group': ['A'] *20+ ['B'] *20,'Values':list(range(20)) +list(range(10,30)) })# 执行独立样本t-检验ttest_result = ttest(data=data, ...
print(regression_result) 上述代码展示了如何使用Pingouin进行线性回归。创建包含两个变量的示例数据集,并使用linear_regression()函数执行线性回归分析,计算回归系数、显著性等,并打印结果。 多因素方差分析(ANOVA) from pingouin import anova # 创建包含多个因素的示例数据集 data = pd.DataFrame({ 'Group': ['A'...
pip install pingouin 安装只需一秒钟。然后以mpg数据集为例,用Pingouin进行方差分析统计假设检验。 # 导入必要的包 import seaborn as sns import pingouin as pg mpg = sns.load_dataset('mpg') pg.anova(data = mpg, dv = 'mpg', between = 'origin') ...
首先,我们需要通过运行pip install pingouin安装该库。 然后,导入所有将在本文中使用的库。 统计功能 在这一部分中,我们探索了Pingouin中可用的功能选择,同时强调了与其他库相比的差异。 t检验 统计库中最流行的用例(或至少与线性回归相当)是t检验,它在运行A / B检验时最常用于假设检验。
请在您的环境中安装以下软件包:-matplotlib -numpy -pingouin -pandas -seaborn -statannot -scipy -statsmodels -sklearn -bct -snakemake 数据集 请在主分支中下载COMPLETE_DATASET.zip文件并解压缩。 该文件夹包含经过预处理的突触图,平衡曲线和行走轮中的运动表现。 剧本 脚本根据纸上每个图的输出面板进行排序...
pipinstallpingouin# 首先需要安装 pingouin 库 1. importpingouinaspg# 计算 Cronbach's Alphacronbach_alpha=pg.cronbach_alpha(data)# 传入数据集直接计算 Cronbach's Alphaprint("信度(Cronbach's Alpha):",cronbach_alpha[0])# 输出信度值 1. 2. ...
使用pingouin 库 我们执行双样本 t 检验的另一种方法是使用 pingouin 包。 它是一个基于 NumPy 和 pandas 的开源包,具有统计特性。 要使用 pingouin,我们需要使用 pip 命令安装它。 $ pip install pingouin 然后我们可以使用以下语法进行 t 检验。 ttest(dataGroup1, dataGroup2, correction =True/False) ...
安装virtualenv:如果你还没有安装virtualenv,你可以使用以下命令安装: bashCopycode pipinstallvirtualenv 打开终端,并导航到你希望创建虚拟环境的目录。 运行以下命令来创建虚拟环境。将myenv替换为你喜欢的虚拟环境名称。 bashCopycodevirtualenv myenv 等待命令完成。这将在当前目录中创建一个名为myenv的虚拟环境文件夹。