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我不确定您指的是什么是“Pythonstat”。如果您是指Python中的统计学库，则可能是指Python的一些统计学库，如NumPy、SciPy、Pandas和Statsmodels。

1. NumPy是一个Python库，用于数值计算。它提供了一个n维数组对象和一组功能强大的函数来操作这些数组。例如，使用NumPy可以轻松地执行各种数据分析任务，如计算平均值、标准差和方差等。

以下是NumPy的示例代码：

python
import numpy as np

# create an array with 10 random integers between 0 and 100
data = np.random.randint(0, 100, 10)

# calculate the mean of the data
mean_data = np.mean(data)

# calculate the standard deviation of the data
std_data = np.std(data)

print("Data: ", data)
print("Mean: ", mean_data)
print("Standard Deviation: ", std_data)


2. SciPy是一个Python库，用于科学计算。它包括许多模块，如线性代数、优化、插值、积分、信号和图像处理等。SciPy还包括许多有用的函数，如概率分布、统计函数和特殊函数等。

以下是SciPy的示例代码：

python
import scipy.stats as stats

# generate a normal distribution with mean=0 and variance=1
mu, sigma = 0, 1
norm_dist = stats.norm(loc=mu, scale=sigma)

# calculate the probability density function (PDF) of the normal distribution at x=1
x = 1
pdf = norm_dist.pdf(x)

print("PDF of the normal distribution at x=", x, "is", pdf)


3. Pandas是一个Python库，用于数据处理和分析。它提供了许多数据结构和函数，如数据帧（DataFrame）、系列（Series）和数据重塑、聚合和组操作等。Pandas还包括许多有用的函数，如时间序列分析、缺失值处理和数据可视化等。

以下是Pandas的示例代码：

python
import pandas as pd

# create a dataframe with some sample data
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# calculate the mean age by gender
mean_age_by_gender = df.groupby('gender')['age'].mean()

print("Mean age by gender:\n", mean_age_by_gender)


4. Statsmodels是一个Python库，用于统计建模和计量经济学分析。它包括许多模块，如回归分析、时间序列分析、非参数估计、面板数据分析等。Statsmodels还包括许多有用的函数，如假设检验、置信区间、预测和模型诊断等。

以下是Statsmodels的示例代码：

python
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# load the Boston housing dataset
boston = sm.datasets.get_rdataset('Boston', 'MASS').data

# fit a linear regression model to predict median home value based on the number of rooms
model = sm.formula.ols('medv ~ rm', data=boston).fit()

# print the summary of the model
print(model.summary())


希望这些示例能够回答您的问题。