可通过代码解释器在聊天AI中运行Python进行统计分析：①用NumPy计算均值、标准差、方差；②用Pandas读取CSV文件并生成描述性统计与相关性矩阵；③用Matplotlib绘制直方图和箱线图以可视化数据分布。
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如果您需要对一组数据进行统计分析，但无法使用传统的统计软件，可以通过代码解释器在聊天AI中直接运行代码完成计算。以下是几种在 DeepSeek 或类似支持代码解释器的 ChatGPT 模型中执行统计分析的方法：
一、使用 Python 进行基础统计计算
通过内置的代码解释器运行 Python 脚本，可以直接对输入的数据进行均值、标准差、方差等基础统计量的计算。该方法适用于结构清晰的小规模数据集。
1、准备一组数值数据，例如：[12, 15, 23, 28, 30, 35, 40]。
2、在聊天窗口中输入以下代码：
import numpy as np data = [12, 15, 23, 28, 30, 35, 40] mean = np.mean(data) std = np.std(data) var = np.var(data) print("均值:", mean) print("标准差:", std) print("方差:", var)
3、发送代码并等待执行结果返回。
二、利用 Pandas 处理 CSV 数据文件
当数据以文件形式提供时，可上传 CSV 文件并通过 Pandas 库读取和分析内容。此方法适合处理多列变量和较大规模的数据表格。
1、将您的数据保存为 CSV 格式，确保第一行为列名。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
2、在对话中上传该文件，并记录系统返回的文件路径。
3、输入如下代码执行分析：
import pandas as pd df = pd.read_csv("uploaded_data.csv") # 替换为实际文件名 print(df.describe()) correlation_matrix = df.corr() print("相关性矩阵:") print(correlation_matrix)
三、绘制直方图与箱线图辅助分析
可视化能帮助快速识别数据分布特征和异常值。通过 Matplotlib 或 Seaborn 可生成图表并直接在对话界面显示图像输出。
1、确保已加载数据到变量 data 或 DataFrame 中。
2、运行以下绘图代码：
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.hist(data, bins=8, color='blue', alpha=0.7) plt.title("直方图") plt.subplot(1, 2, 2) plt.boxplot(data) plt.title("箱线图") plt.show()
