import  numpy as np

x=np.array([1,2,3,4.5,5,6.5,7,8,9,10])

average=np.mean(x)  ///平均値　  mean関数///
(Out  5.6)

med=np.median(x)   ///中央値　　median関数///
(Out  5.75)

var.p=np.var(x)  ///標本分散　　var関数///
(Out  8.19)

std=np.std(x)   ///標準偏差　　std関数///
(Out  2.86)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

array=np.loadtxt(fname='example.csv',delimiter=',',encoding="utf-8_sig")
///example.csvには二列のデータが入っています。///

array_x=array[:,0]
array_y=array[:,1]  ///スライス///

plt.scatter(araay_x,array_y,s=10,c='blue',alpha='0.5')  

///散布図の作成    sは大きさのこと cは散布図の色のこと　　alphaは透明度のこと///

np.cov(array_x,array_y,bias=True) 
(Out   [[6.72727273 3.54545455]
        [3.54545455 6.        ]])
 //共分散    結果は2×2の行列　　対角成分はそれぞれx、ｙの分散。残りは共分散です。///
np.corrcoef(array_x,array_y)  
(Out   [[1.         0.55805471]
        [0.55805471 1.        ]]
///相関係数　　やはり対角成分以外が相関係数です。///