要计算数据集的峰度和偏度，可以使用Python中的scipy库中的kurtosis和skew函数。以下是一个示例代码：

import numpy as npfrom scipy.stats import kurtosis, skew# 生成一个随机数据集data = np.random.normal(0, 1, 1000)# 计算偏度和峰度skewness = skew(data)kurt = kurtosis(data)print(f"偏度：{skewness}")print(f"峰度：{kurt}")

在上面的示例中，我们生成了一个包含1000个正态分布随机数的数据集，并使用skew和kurtosis函数分别计算了数据集的偏度和峰度。最后打印输出了计算结果。

需要注意的是，偏度和峰度通常用来描述数据的分布形状，具体含义可以参考统计学的相关知识。