Я пытаюсь создать код, который выбирает лучший профиль распространения с учетом некоторых параметров. Одна из целей оптимизации - симметрия. Я использую асимметрию в качестве измерения асимметрии, но это кажется недостатком. Что я могу использовать вместо этого? Ниже приведен пример кода. Для меня вторые данные лучше, но имеют большую асимметрию. Я совершенно новичок в python и у меня нет статистики c за пределами базовых знаний.
from scipy.stats import skew
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x0955=np.linspace(0.1357467518021948, 0.16128940246168608,101)
I0955=[(0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (1.9999999999999982,), (1.9999999999999982,), (4.999999999999998,), (20.999999999999993,), (34.999999999999986,), (70.99999999999999,), (128.99999999999997,), (253.99999999999997,), (387.99999999999994,), (621.9999999999999,), (789.9999999999999,), (1060.0,), (1323.0,), (1557.0,), (1958.0,), (2305.0,), (2633.9999999999995,), (3113.0,), (3571.0,), (4033.0,), (4651.0,), (5364.0,), (5909.0,), (6707.0,), (7166.0,), (7685.0,), (7581.0,), (7380.0,), (6589.0,), (5332.0,), (4155.0,), (3017.0,), (1991.9999999999998,), (1213.9999999999998,), (750.0,), (343.99999999999994,), (180.99999999999997,), (57.999999999999986,), (36.99999999999999,), (7.999999999999996,), (2.9999999999999982,), (0.9999999999999998,), (2.9999999999999982,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,)]
print(skew(I0955))
plt.plot(x0955,I0955,'o')
plt.show()
x0987=np.linspace(0.13861399538316907, 0.16210434750858402,101)
I0987=[(0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (1.0000000000000007,), (1.0,), (3.9999999999999982,), (6.9999999999999964,), (19.999999999999996,), (55.0,), (129.0,), (260.99999999999994,), (572.0,), (1105.0,), (1869.0,), (2857.0,), (4339.0,), (6112.0,), (7567.0,), (9157.0,), (9840.0,), (10528.0,), (10020.0,), (8823.0,), (7350.0,), (5964.0,), (4502.0,), (3149.0,), (2219.0,), (1460.9999999999998,), (893.9999999999999,), (551.9999999999999,), (322.99999999999994,), (167.99999999999997,), (75.99999999999999,), (42.99999999999999,), (15.999999999999993,), (8.999999999999996,), (3.999999999999999,), (1.9999999999999991,), (0.9999999999999996,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,), (0.0,)]
print(skew(I0987))
plt.plot(x0987,I0987,'o')
plt.show()