使用Python中的src（源码）创建一个用于数据分析的工具。

在Python中，我们可以使用源码创建一个功能强大的数据分析工具。下面是一个例子，展示了如何使用Python创建一个用于统计数据分布的工具。

import numpy as np

def analyze_data(data):
    """
    分析给定数据的分布情况
    参数:
    - data: 一个包含数值的列表或数组
    返回值:
    - 分布情况的摘要统计信息，包括均值、中位数、最小值、最大值等
    """
    mean = np.mean(data)
    median = np.median(data)
    min_value = np.min(data)
    max_value = np.max(data)
    std_dev = np.std(data)
    
    summary_stats = {
        "Mean": mean,
        "Median": median,
        "Min": min_value,
        "Max": max_value,
        "Standard Deviation": std_dev
    }
    
    return summary_stats

# 创建一组随机数据作为示例
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 使用我们的分析工具对数据进行分析
result = analyze_data(data)

# 打印结果
for stat, value in result.items():
    print(f"{stat}: {value}")

在上面的代码中，我们首先导入了numpy库，它提供了丰富的数学函数和数组操作工具。然后，我们定义了一个analyze_data函数，该函数接受一个数据列表或数组作为输入，计算并返回摘要统计信息。在该函数中，我们使用了numpy库提供的函数来计算均值、中位数、最小值、最大值和标准差。最后，我们将结果打印出来。

示例中创建了一个包含1000个随机数的数据集，以模拟实际的数据。你可以根据自己的需要替换这些示例数据集。

这个工具可以用于任何数据集的分析任务，不论是读取自文件、数据库还是由其他工具提供的数据。你只需要将数据传递给analyze_data函数，它会返回你所需的摘要统计信息。

此外，你还可以根据需要扩展这个工具，添加更多的功能，例如计算百分位数、绘制数据分布图等。这是一个非常基本的示例，目的是让你快速了解如何使用源码创建一个数据分析工具。