用Python计算原始时刻

我想计算数据点列表的前4个原始矩，例如

my_list=[34.0,35.0,39.0,43.0,46.5,48.5,50.0,51.5,52.5]

我知道，但似乎它只计算中心时刻：

scipy.stats.moment（a，moment=1，axis=0，nan_policy='propagate'）

计算样本平均值的第n个矩

力矩是对一组点的形状的一种特定的定量度量。由于它与偏度系数和峰度系数有着密切的关系，因此常被用来计算偏度系数和峰度系数

我还注意到有一些函数用于偏度或方差：

from scipy.stats import variation, skew
my_list = [34.0, 35.0, 39.0, 43.0, 46.5, 48.5, 50.0, 51.5, 52.5]

print(np.var(my_list))
print(variation(my_list))

print(skew(my_list))

>>> 44.0246913580247
>>> 0.14928998626833617
>>> -0.39001327934054053

但是正如您所看到的，

numpy

和

scipy

返回的结果非常不同

---

这些方法之间的区别是什么？找到前4个原始矩（均值、方差、偏度、峰度）的最有效方法是什么？

使用

scipy.stats.descripe（）

：

>x=[34.0,35.0,39.0,43.0,46.5,48.5,50.0,51.5,52.5]
>>>矩=scipy.stats.description（x）
>>>我的意思是
44.44444444444444
>>>方差
49.527777777777786
>>>偏斜度
-0.39001327934054053
>>>峰度
-1.3564638918570706

scipy.stats.variation

返回变异系数，而不是方差