add new info to the file

practica/math/statistic/statistic_tests/test.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+# import pandas as pd
+# import matplotlib.pyplot as plt 
+# import statsmodels.api as sm
+# from statsmodels.formula.api import ols
+# import seaborn as sns
+# import numpy as np
+# import pandas.tseries 
+# plt.style.use('fivethirtyeight')
+
+# mydata = pd.read_csv('c:/Users/admin/Documents/prog/hello/practica/DataBase/diet.csv') 
+# print(mydata.head()) # просмотр данных 
+# print('The total number of rows in the dataset:', mydata.size) # размер файла (строк)
+# print(mydata.gender.unique()) 
+# print(mydata[mydata.gender == ' ']) # проверяем и удаляем значения которые отсутствуют в наборе 
+# # f, ax = plt.subplots( figsize =(11,9) ) 
+# # sns.distplot( mydata) 
+# # plt.show() 
+# f, ax = plt.subplots( figsize =(11,9) ) 
+# sns.distplot( mydata[mydata.gender == '1'].weight6weeks, ax = ax, label = 'Male') 
+# sns.distplot( mydata[mydata.gender == '0'].weight6weeks, ax = ax, label = 'Female') 
+# plt.title( 'Weight Distribution for Each Gender' ) 
+# plt.legend() 
+# plt.show() 
+
+
+# import matplotlib.pyplot as plt
+# import seaborn as sns
+
+# # Генерируем случайные данные
+# data = [23, 34, 45, 67, 23, 56, 78, 89, 43, 65, 34, 56, 76]
+
+# # Построение ящика с усами
+# plt.boxplot(data)
+# plt.ylabel('Значения')
+# plt.title('')
+# plt.show()
+
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+plt.hist(data['Цена'], bins=20, color='blue', alpha=0.7)
+plt.xlabel('Цена')
+plt.ylabel('Частота')
+plt.title('Распределение цен на продукты')
+plt.show()