Pythonはデータ分析に非常に便利な言語であり、その中でも四分位範囲の計算は統計学的なデータ解析において重要な役割を果たします。四分位範囲はデータの散らばり具合を示す指標の一つで、データの下位25%（第一四分位数）と上位25%（第三四分位数）の間の範囲を示します。
Pythonで四分位範囲を計算する方法はいくつかありますが、ここではnumpyとscipyパッケージを使用した方法を紹介します。
まず、numpyパッケージのquantile関数を使用して四分位数を計算する方法を見てみましょう。
import numpy as np
# データ配列を定義
data = np.array([14, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 30, 30, 31, 36, 38, 44, 47])
# 第一四分位数（25パーセンタイル）と第三四分位数（75パーセンタイル）を計算
q1 = np.quantile(data, 0.25)
q3 = np.quantile(data, 0.75)
# 四分位範囲を計算
iqr = q3 - q1
次に、scipyパッケージのiqr関数を使用して四分位範囲を直接計算する方法を見てみましょう。
from scipy import stats
# データ配列を定義
data = np.array([14, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 30, 30, 31, 36, 38, 44, 47])
# 四分位範囲を計算
iqr = stats.iqr(data)
これらの方法を使用すれば、Pythonで簡単に四分位範囲を計算することができます。データ分析において四分位範囲は、データの散らばり具合を理解するのに役立つ重要なツールです。ぜひ活用してみてください。