使用Python计算95%置信区间

from scipy import statsimport numpy as npdef get_confidence_interval(data: list, n_digits=3):    """    计算95%置信区间    :param data: list, 数据    :param n_digits: 小数位数, 默认 3    """    mean = np.mean(data)  # 均值    std_error = stats.sem(data)  # 标准误差    n = len(data)  # 样本量    if n < 30:        # 方法一: 在处理较小的数据集时可以使用t分布方法，通常当数据的元素小于30个时(n<30)        lower, upper = stats.t.interval(0.95, n - 1, loc=mean, scale=std_error)    else:        # 方法二: 元素的数量超过30(n>30)        lower, upper = stats.norm.interval(0.95, loc=mean, scale=std_error)    mean = round(mean.item(), n_digits)  # 均值    lower = round(lower.item(), n_digits) if ~np.isnan(lower) else "-"  # 下限    upper = round(upper.item(), n_digits) if ~np.isnan(upper) else "-"  # 上限    return {'mean': mean, 'lower': lower, 'upper': upper}