正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn(

数据集地址:http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt 数据集描述:总共只有三列:体温.性别.心率 #代码 from scipy import stats as st import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #防止乱码 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =

现实世界中总是存在一组一组的事物,如俄罗斯方块.游戏中的技能.世界杯总决赛(8个小组,每组4个队) 一.python中如何表示“组”的概念 1.列表 1)定义 [1,2,3,4,5] type[1,2,3,4,5] 2)特性 组成列表的元素可以是不同的数据类型 如['hello','world',1,9,True,False] 列表的元素可以是列表,即嵌套列表.在其他语言也成为二维数组 如[[1,2],[3,4],['a','b']] 3)基本操作 访问某个元素——下标 访问某些元素——切片 更

##python进程间共享数值.字典.列表变量 关注公众号"轻松学编程"了解更多. import multiprocessing def worker(num, mgr_dict, mgr_list, key, value): mgr_dict[key] = value mgr_list.append(key) num.value += value if __name__ == '__main__': num = multiprocessing.Value("d",

1.Python 中的数组 形式: 用list和tuple等数据结构表示数组 一维数组:list=[1,2,3,4] 二维数组:list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 用array模块:array模块需要加载,而且运用的较少 通过array函数创建数组(数组中的元素可以不是同一种类型),array.array('B',range(5))   >>array('B',[1,2,3,4,5]) 提供append.insert和read等函数 标准安装的Python中用列表(l

Python有以下三种的数值类型: 整型(integers), 浮点型(floating point numbers), 以及 复数(complex numbers).此外,布尔是整数的子类型. 数值类型说明 整数由1-n个数字字符表示,整数的类型名称是int,所有的整数都是类型int的实例:浮点数由整数部分和小数部分构成,中间用.连接,浮点数的类型名称是float,所有浮点数都是类型float的实例:复数由实部和虚部构成,其中虚部跟上字母j,复数的类型名称数complex,所有复数都是类型co

Python的交互器 在讲这个之前,我要先讲一下python的交互器,之后讲解代码(除了做简单项目)都在交互器上进行,这样可能比较直接一些,有利于刚接触python的人理解代码 python在命令行自带一个交互器,我们可以直接通过输入python进入python的交互器 但是他的功能并不是很齐全,比如代码着色,和变量的提示,以及操作shell命令的功能都没有 所以我在这推荐一款更强大的Python“交互器Shell”,IPython IPython 是一个 python 的交互式 shell,比

数据类型之 Number python number 数据类型用于存储数值. 数据类型是不容许改变的. 这就意味着如果改变 number 数据类型的值,将重新分配内存空间. python支持四种不同数值类型 整型 (int)-通常被称为整型或整数,是正或负整数,不带小数点 长整型(long intergers)-无线大小的整数,整数后面是一个大写或小写的L 浮点型(float)-浮点型又整数部分或者小数部分组成 复数(complex number)-复数由实数部分和虚数部分构成 可以使用 typ

前言:python的基本数据类型可以分为三类:数值类型.序列类型.散列类型,本文主要介绍数值类型. 一.数值类型 数值类型有四种: 1)整数(int):整数 2)浮点数(float):小数 3)布尔值(bool):只有两个值True和False 4)复数(complex):和数学中的复数一样由实部和虚部(j)组成(了解即可,学习自动化测试几乎用不到) 二.算数运算符 + 加,x+y - 减,x-y * 乘,两个数相乘或者返回一个被重复若干次的字符串 / 除,x/y % 取余 ,返回除法的余数 *

工作中有时候会有这种需求: 1. 自动配置组策略的安全基线,这个东西不用你自己写了,微软有这个工具,Microsoft Security Compliance Manager,你可以在下面的地址去下载和学习使用. technet.microsoft.com/library/cc677002.aspx 2. 但是有时候你可能需要自动化的获取服务器上的某些信息,如cpu啊,disk等,以及组策略中的相关设定,这个应该怎么去获取呢,是不是可以完全去访问注册表的值呢,但是貌似有些审核策略是没有注册表值的

子组匹配返回找到的第一个匹配项 []表示匹配列表中的任意一个,返回找到的第一个 这样可以发现如果要查找字母的话可以使用[a-z],返回找到的第一个字母 查找数字使用[0-9],返回找到的第一个数字相当与\d 在[]中使用^表示取反的意思,所以[^0-9]相当与\D .在[]也不再是任意字符的意思,就是.本身 ***********************************************************************************************

Python开发IDE PyCharm,eclipse PyCharm的基础用法 全部选中后 Ctrl+?全部变为注释 运算符 结果为值的运算符 算术运算符: + - * / % // ** 赋值运算符: count = count + 1 <==> count += 1 count = count - 1<==> count -= 1 count = count * 1<==> count *= 1 count = count / 1<==> count

给定一个列表,然后给一个目标值,列表中两数求和等于目标值,要求输出列表两数的下界 如 list = [1,2,3,4,6,7,8] num=10 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 list = [1,2,3,4,6,7,8] num=10 for m in range(len(list)): for n in range(m+1,len(list)): if list[m] + list[n] == num: print(m,n)

文章目录 1.下载安装一个Python的编辑器notepad++,(我这里有现成的,也可以去网上搜很多) 2.安装python,(我这里有现成的,也可以去网上下载). 3.怎样彻底删除Python,有的时候,删除Python删除不掉. 4.怎样用notepdad++和Python建立关系 1.下载安装一个Python的编辑器notepad++,(我这里有现成的,也可以去网上搜很多) 就是这个样子的界面. 2.安装python,(我这里有现成的,也可以去网上下载). 怎样判断python的环境是否

lis = ['127.0.0.1','3306']#列表tp = ('127.0.0.1','3306') #定义元组 lis[1]='3307'print(lis)print(tp[0])元祖也有下标print(tp.count(1))统计次数print(tp.index(1))打印出下标#元组是一个不可变的list,只有count方法和index方法#定义元组的时候,如果元组只有一个元素,那么你要在这个元素后面#加一个逗号,要不然就是一个字符串new_lis = tuple(lis)pri

现实世界中总存在一组一组的事物, 一.列表的定义 type(['hello','world',1,9,True,False]) = <class 'list'> type([[1,2,3,],[1,2],[True,False]]) =<class 'list'> 嵌套列表 二.列表的基本操作 ['第一个数','第二个数','第三个数','第四个数'][-1]='第四个数' ['第一个数','第二个数','第三个数','第四个数'][-2:]=['第三个数', '第四个数'] ['

现在:a = 10,由于暂时没找到更好的方法,且使用下面的方法进行转换. 目标:转化为['10'] 以下为错误尝试: 1.直接转换,提示整型对象不可迭代. 2.先转换为字符串,再转换为列表,发现被分成1和0?!而不是10.  成功案例:  如有错误,请及时指正,谢谢!

要求:输入一个n*n的矩阵,矩阵包括从-1到1的浮点数,将其转化为可视化图像 调库 from PIL import Image import numpy as np import math 载入图像,并使用np.array()转化为矩阵 Image.new()第一个参数是模式,第二个是尺寸,第三个参数如果不填默认是黑色,填3个255就是白色. img = Image.new('RGB', (256, 256), (255, 255, 255)) matrix=np.array(img) matr

参考:https://www.jb51.net/article/152685.htm 用plt.text函数 import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt ...... for x,y in zip(X,Y): plt.text(x, y+0.05, '%.0f' % y, ha='center', va= 'bottom',fontsize=11) ...... plt.sho

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验