要計算數據集的峰度和偏度，可以使用Python中的scipy庫中的kurtosis和skew函數。以下是一個示例代碼：
import numpy as np
from scipy.stats import kurtosis, skew
# 生成一個隨機數據集
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 計算偏度和峰度
skewness = skew(data)
kurt = kurtosis(data)
print(f"偏度：{skewness}")
print(f"峰度：{kurt}")
在上面的示例中，我們生成了一個包含1000個正態分布隨機數的數據集，并使用skew和kurtosis函數分別計算了數據集的偏度和峰度。最后打印輸出了計算結果。
需要注意的是，偏度和峰度通常用來描述數據的分布形狀，具體含義可以參考統計學的相關知識。
