假如要对一份统计数据进行分析,一般其来源来自于社会调研/普查,所以数据不是总体而是一定程度的抽样.对于抽样数据的分析,就可以结合上篇统计量及其抽样分布的内容,判断数据符合哪种分布.使用已知分布特性,可以完成对总体的统计分析. 本文使用python函数判断数据集是否符合特定抽样分布. 数据来源 本次试验使用kagglehttps://www.kaggle.com/datasets上的公开数据集,可以通过搜索框进行数据集搜索. 通过搜索「income」关键值,最后决定使用https://www.ka

import xlwt import os def write_excel(words,filename): #写入Excel的函数,words是数据,filename是文件名 wb=xlwt.Workbook() sheet=wb.add_sheet('sheet1') attr=['词语','词性','词频'] #第一行:属性行 for col in range(3): sheet.write(0,col,attr[col]) for row in range(1,len(words)+1)

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

用 ElementTree 在 Python 中解析 XML 原文: http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/ 译者: TheLover_Z 当你需要解析和处理 XML 的时候,Python 表现出了它 "batteries included" 的一面. 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手. 几个月前在 Python 核心

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    

总是记不住API.昨晚写的时候用到了这些,但是没记住,于是就索性整理一下吧: python中对文件.文件夹(文件操作函数)的操作需要涉及到os模块和shutil模块. 得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd() 返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir() 函数用来删除一个文件:os.remove() 删除多个目录:os.removedirs(r"c:\python") 检验给出的路径是否是一个文件:os.path.isfile()

进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 一.上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术. 不过首先说明一点术语.当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态.通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪里,还有执行时的环境情况等所有有关的信息. 当我们说“上下文切换”的时候,表达的是一种从一个上下文切换到另一个上下文执行的技术.而“调度”指的是决定哪个上下文可以获得接

MySQL数据库 就数据库而言,连接之后就要对其操作.但是,目前那个名字叫做qiwsirtest的数据仅仅是空架子,没有什么可操作的,要操作它,就必须在里面建立“表”,什么是数据库的表呢?下面摘抄自维基百科对数据库表的简要解释,要想详细了解,需要看官在找一些有关数据库的教程和书籍来看看. 在关系数据库中,数据库表是一系列二维数组的集合,用来代表和储存数据对象之间的关系.它由纵向的列和横向的行组成,例如一个有关作者信息的名为 authors 的表中,每个列包含的是所有作者的某个特定类型的信息,比如

Python中利用函数装饰器实现备忘功能 这篇文章主要介绍了Python中利用函数装饰器实现备忘功能,同时还降到了利用装饰器来检查函数的递归.确保参数传递的正确,需要的朋友可以参考下   "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种

学过C/C++的都知道,else语句是和if语句搭配使用的, 但是在Python中,else语句更像是作为一个模块,不仅仅可以和if语句搭配,还可以和循环语句,异常处理语句搭配使用.下面逐个进行介绍: <1> if 语句 条件表达式为真的时候,执行代码块1,否则执行代码块2. (其实就是一个二选一的问题,必然有一个执行) Python中if...else...的扩展模式:多个if条件判断,如下图所示:整个代码块的执行,是顺着某些箭头方向走到结束(图中的黑点). 这里需要注意的是,表达式1,2,

Python中字典和集合 映射类型: 表示一个任意对象的集合,且可以通过另一个几乎是任意键值的集合进行索引 与序列不同,映射是无序的,通过键进行索引 任何不可变对象都可用作字典的键,如字符串.数字.元组等 包含可变对象的列表.字典和元组不能用作键 引用不存在的键会引发KeyError异常 1)字典 dict { } 空字典 { key1:value1,key2:value2,... } 字典在其它编程语言中又称作关联数组或散列表: 通过键实现元素存取:无序集合:可变类型容器,长度可变,异构,嵌套

Python中os和shutil模块实用方法集锦 类型:转载 时间:2014-05-13 这篇文章主要介绍了Python中os和shutil模块实用方法集锦,需要的朋友可以参考下 复制代码代码如下: # os 模块 os.sep 可以取代操作系统特定的路径分隔符.windows下为 '\\' os.name 字符串指示你正在使用的平台.比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是 'posix' os.getcwd() 函数得到当前工作目录,即当前Python脚本工

Python中os和shutil模块实用方法集锦 类型:转载 时间:2014-05-13 这篇文章主要介绍了Python中os和shutil模块实用方法集锦,需要的朋友可以参考下 复制代码代码如下: # os 模块 os.sep 可以取代操作系统特定的路径分隔符.windows下为 '\\' os.name 字符串指示你正在使用的平台.比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是 'posix' os.getcwd() 函数得到当前工作目录,即当前Python脚本工

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/38964135 LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单.易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进.修改以及在其它操作系统上应用:该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题:并提供了交互检验(Cross Validati

目录 操作系统底层原理 网络通信原理 网络基础架构 局域网与交换机/网络常见术语 OSI七层协议 TCP/IP五层模型讲解 Python中Socket模块解读 TCP协议和UDP协议 操作系统底层原理 操作系统:(Operating System,简称OS)是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序,是直接运行在"裸机"上的最基本的系统软件,任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行. 注:计算机(硬件)->os->应用软件 网络通信原理 互联网的本质就是一系列的网络协

一.python中对文件.文件夹操作时经常用到的os模块和shutil模块常用方法.1.得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()2.返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()3.函数用来删除一个文件:os.remove()4.删除多个目录:os.removedirs(r“c:\python”)5.检验给出的路径是否是一个文件:os.path.isfile()6.检验给出的路径是否是一个目录:os.path.isdir()7.判断是否是绝对路

进程和线程是计算机软件领域里很重要的概念,进程和线程有区别,也有着密切的联系,先来辨析一下这两个概念: 1.定义 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源. 2.关系 一个线程可以创建和撤销

使用像Scikit-Learn这样的库,现在很容易在Python中实现数百种机器学习算法.这很容易,我们通常不需要任何关于模型如何工作的潜在知识来使用它.虽然不需要了解所有细节,但了解机器学习模型是如何工作的仍然有用.这使我们可以在模型表现不佳时进行诊断,或者解释模型如何做出决策,如果我们想让别人相信我们的模型,这是至关重要的. 在本文中,我们将介绍如何在Python中构建和使用Random Forest.除了查看代码之外,我们还将尝试了解此模型的工作原理.因为由许多决策树组成的随机森林,我们首

Pandas基于两种数据类型: series 与 dataframe . 1.Series 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串. import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) 输出: 0    1.0 1    2.0 2    5.0 3    NaN 4    6.0

在python2.x中,从object继承得来的类称为新式类(如class A(object))不从object继承得来的类称为经典类(如class A()) 新式类跟经典类的差别主要是以下几点: 1. 新式类对象可以直接通过__class__属性获取自身类型:type 2. 继承搜索的顺序发生了改变,经典类多继承时属性搜索顺序: 先深入继承树左侧,再返回,开始找右侧(即深度优先搜索);新式类多继承属性搜索顺序: 先水平搜索,然后再向上移动 例子: 经典类: 搜索顺序是(D,B,A,C)>>&

介绍 Redis是内存中的数据结构存储,用于缓存.高速数据摄取.处理消息队列.分布式锁定等等. 与其他内存存储相比,使用Redis的优势在于它提供了持久性和数据结构,比如列表.集合.排序集合和散列. 在这篇文章中,介绍一个Redis keyspace通知的简短概述.并演示如何配置Redis来接收它们.并展示如何在python中订阅Redis通知 在开始之前,请安装并启动Redis服务器,如下所述:https://redis.io/topics/quickstart 启用通知 默认情况下,redi