#-*- coding: utf-8 -*- #餐饮销量数据相关性分析 计算相关系数 from __future__ import print_function import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale_all.xls' #餐饮数据,含有其他属性 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 print("相关系数矩阵,即

源代码不记得是哪里获取的了,侵删.此处博客仅作为自己笔记学习. def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i

目录 person correlation coefficient(皮尔森相关性系数-r) spearman correlation coefficient(斯皮尔曼相关性系数-p) kendall correlation coefficient(肯德尔相关性系数-k) R语言计算correlation 在文献以及各种报告中,我们可以看到描述数据之间的相关性:pearson correlation,spearman correlation,kendall correlation.它们分别是什么呢

参考文献: 1.python 皮尔森相关系数 https://www.cnblogs.com/lxnz/p/7098954.html 2.统计学之三大相关性系数(pearson.spearman.kendall) http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wmd2.html 皮尔森系数 重点关注第一个等号后面的公式,最后面的是推导计算,暂时不用管它们.看到没有,两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它

这个编程语言的新版本之所以受到整个人工智能界的关注,最主要的原因正是其将 C 语言的速度.Ruby 的灵活.Python 的通用性前所未有地结合在一起,支持并行处理,易于学习和使用,尤其适合科学和工程计算. 更早之前,在今年 TOIBE 8 月份编程语言排行榜上,Julia 已迅速攀升至第 50 名.根据 Julia 开发团队的说法,在七项基础算法的测试中,Julia 比 Python 快 20 倍,比 R 快 100 倍,比 Matlab 快 93 倍.也有越来越多的人相信,Julia 会成为

Python计算斗牛游戏的概率 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 把牌中的JQK都拿出来 每个人发5张牌 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- > 牛一 >没有牛 而这些牌出现的概率是有多少呢? 由于只有四十张

先说结论: 文件r+ open: 1. write()不能实现插入写,它总是覆盖写或附加写: 2. 如果文件一打开即write(),则从开头覆盖写; 3. 如果文件一打开,用f.seek()指定文件指针位置,然后执行f.write()则从指针位置写(覆盖写); 4. 如文件打开后先执行了readline(), 然后再执行write(),实现的是附加写 文件a+ open: 1. 文件打开后起始指针为文件末尾,readline()将读不到数据 2. write()始终是附加写 ,即使将文件指针指到

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas中有类似R中的read.table的功能,而且很像. ---------------------------------------------------- 一.数据类型 (来源:Python 变量类型) Python有五个标准的数据类型: Numbers(数字) String(字符串) List(列表)              使用:[

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

"""python 计算列表内容出现次数""" #方法一: l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] test_dict = {} for i in l: #通过key来计算元素个数 test_dict[i] = test_dict.get(i,0) + 1 print(test_dict) 使用python中的内置模块 #方法二 l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] fro

一句python,一句R︱python中的字符串操作.中文乱码.NaN情况 先学了R,最近刚刚上手Python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. -------------------------------------------- 字符编码 encode 和 decode Python2 默认的编码是 ascii,通过 enco

本文转载自: http://www.sharejs.com/codes/python/4843 python 计算字符串长度,一个中文算两个字符,先转换成utf8,然后通过计算utf8的长度和len函数取得的长度,进行对比即可知道字符串内中文字符的数量,自然就可以计算出字符串的长度了. value=u'脚本12' length = len(value) utf8_length = len(value.encode('utf-8')) length = (utf8_length - length)

# python Image PNG getpixel R/G/B/A# # 说明: # 本文主要是记录python中如何使用Image模块进行基本的图像R.G.B.A值得获取. # 为后续的raspberry pi进行图像处理做验证. # # 2016-2-10 抚州 崇仁马鞍港上村 曾剑锋 import Image # 加载png图片 img = Image.open("vim-cmd.png") # 输出图像的基本信息 print img.format, img.size, im

由于基因组数据过大,想进一步用R语言处理担心系统内存不够,因此想着将文件按染色体拆分,发现python,awk,R 语言都能够非常简单快捷的实现,那么速度是否有差距呢,因此在跑几个50G的大文件之前,先用了244MB的数据对各个脚本进行测试,并且将其速度进行对比. 首先是awk处理,awk进行的是逐行处理,具有自己的语法,具有很大的灵活性,一行代码解决,用时24S, #!/usr/bin/sh function main() { start_tm=date start_h=`$start_tm

百度到<金庸小说全集 14部>全(TXT)作者:金庸 下载下来,然后读取内容with open('names.txt') as f: data = [line.strip() for line in f.readlines()] novels = data[::2] names = data[1::2] novel_names = {k: v.split() for k, v in zip(novels, names)} //可以在这里打印下看是不是都读取过 //开始分词并加载 for _,

用Python计算幂的两种方法: #coding:utf-8 #计算幂的两种方法.py #1.常规方法利用函数 #不使用递归计算幂的方法 """ def power(x,n): result=1 for i in range(n): 1 2 3 result*=x #result=result*x x=2 result=1*2 result=2*2 result=4*2 print result #2,4,8 null result=1*4 result=4*4 print

Python计算分位数    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/80911514 Python中可以利用Numpy库来计算分位数,示例如下:   import numpy as np       a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])   # 中位数   print(np.median(a))   # 25%分位数   prin

校验和是经常使用的,这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段.其实,这种累加和的计算,将字节翻译为无符号整数和带符号整数,结果是一样的. 使用python计算校验和时记住做截断就可以了. 这里仅仅是作为一个代码样本,权作标记,直接上代码 简单说明一下上面的脚本.如果是当作无符号整数来计算,则算法要简单很多,实际上都可以缩减为一句代码的事.如果是当作带符号整数来计算,则算法要复杂一下,要处理各种上溢出和下溢出的情形.正如文章开头指出的,不论使用哪种方式,最后的二进制表示都是一样的.所以一般

为了用python计算一个汉字的中心点,差点没绞尽脑汁活活累死

本文实例讲述了python计算时间差的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1.问题: 给定你两个日期,如何计算这两个日期之间间隔几天,几个星期,几个月,几年? 2.解决方法: 标准模块datetime和第三方包dateutil(特别是dateutil的rrule.count方法)能非常简单迅速的帮你解决这个问题. from dateutil import rrule import datetime def weeks_between(start_date, end_date):   we

如何用Python计算最长公共子序列和最长公共子串 1. 什么是最长公共子序列?什么是最长公共子串? 1.1. 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS) 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS)是一个在一个序列集合中(通常为两个序列)用来查找所有序列中最长子序列的问题.这与查找最长公共子串的问题不同的地方是:子序列不需要在原序列中占用连续的位置 . 最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题,也是数据比较程序,比如