1. t分布形状类似于标准正态分布2.  t分布是对称分布,较正态分布离散度强,密度曲线较标准正态分布密度曲线更扁平3.  对于大型样本,t-值与z-值之间的差别很小 作用- t分布纠正了未知的真实标准差的不确定性- t分布明确解释了估计总体方差时样本容量的影响,是适合任何样本容量都可以使用的合适分布 应用- 根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值- 对于任何一种样本容量,真正的平均值抽样分布是t分布,因此,当存在疑问时,应使用t分布 样本容量对分布的影响- 当样本容量在 30-35之

import osimport re #获取本机用户名,构建student.txt文件名创建在左面import getpassusername=getpass.getuser()print("当前登录用户名"+username)filename="student.txt"filename="C:\\Users\\"+username+"\\Desktop"+"\\"+filenameprint(filena

python与数据库的例子 初始化数据库 链接数据库创建库和表并插入数据 init.py import pymysql sql_base='create database school;' sql_table='''create table student(sno varchar(20) primary key, sname char(10), sage int(10), sex char(4), sacademy char(10), sgrade char(9), sclass char(10

# 第一题:设计一个全局变量,来保存很多个学生信息:学生(学号, 姓名,年龄):思考要用怎样的结构来保存:# 第二题:在第一题基础上,完成:让用户输入一个新的学生信息(学号,姓名,年龄):你将其保存在全局变量中:并提供给用户查看当前有多少个学生的功能:# 第三题:向用户提供根据学号查看指定学员具体信息,指定学号删除学员功能 # 用来保存学生的所有信息stuInfos = []# 全局变量sno = ""sName = ""sAge = "" #

1,主页面函数(01-mainpage.py) import json import file_manager import student_system ''' ''' # 全局变量 file_name='user_info.json' key_user_name='user_name' key_password='password' #=====================注册======================= ''' 为了下次打开系统的时候能够正常登录,注册成功的信息需要保

name=['刘备','关羽','张飞','赵云','马超'] print('名片管理系统1.0\n1.增加一个新的名片\n2.删除一个名片\n3.修改一个名片\n4.查找一个名片\n5.退出名片管理系统') a=int(input('请输入你要执行的选项:')) i=0 while i <= 4: if a == 1: names = input('请输入新的名片:') name.append(names) print(name) if a == 2: print(name) names =

统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差.size得到随机数数组的形状参数.(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy as np I

故事背景 一.大纲 如下,chapter4 是个概览,之后才是具体讲解. 二. 编译过程 Ref: http://www.dsf.unica.it/~fiore/LearningPython.pdf

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最近在做Python职位分析的项目,做这件事的背景是因为接触Python这么久,还没有对Python职位有一个全貌的了解.所以想通过本次分析了解Python相关的职位有哪些.在不同城市的需求量有何差异.薪资怎么样以及对工作经验有什么要求等等.分析的链路包括: 数据采集 数据清洗 异常的创建时间 异常的薪资水平 异常的工作经验 统计分析 大盘数据 单维度分析 二维交叉分析 多维钻取 文本分析 文本预处理 词云 FP-Growth关联分析 LDA主题模型分析 分为上下两篇文章.上篇介绍前三部分内容,

Python小白的数学建模课 A1-2021年数维杯C题(运动会优化比赛模式探索)探讨. 运动会优化比赛模式问题,是公平分配问题 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 2021第六届数维杯大学生数学建模 赛题已于5月27日公布,C题是"运动会优化比赛模式探索".本文对赛题进行一些分析讨论.由于竞赛时间为 2021年5月27-30日20:00,目前尚处于竞赛中,本文仅做初步分析. 1. 赛题内容(运动会优化比赛模式探索) 在大学的运动会中,由于

前两篇我们分别爬取了糗事百科和妹子图网站,学习了 Requests, Beautiful Soup 的基本使用.不过前两篇都是从静态 HTML 页面中来筛选出我们需要的信息.这一篇我们来学习下如何来获取 Ajax 请求返回的结果. 欢迎关注公号[智能制造专栏]学习更多原创智能制造及编程知识. Python 爬虫入门(二)--爬取妹子图 Python 爬虫入门(一)--爬取糗百 本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容 本文目标 获取 Ajax 请求,解析 JSON 中所需字段 数据

一.基于线程的并行编程 如何使用Python的线程模块 如何定义一个线程 如何探测一个线程 如何在一个子类中使用线程 Lock和RLock实现线程同步 信号实现线程同步 条件(condition)实现线程同步 事件(event)实现线程同步 如何使用with语句 使用队列实现线程消息传递 如何评估多线程应用的性能 兑现成编程的危险 二.基于进程的并行编程 如何使用Python的multiprocessing模块 如何生成一个进程 如何命名一个进程 如何在后台运行一个进程 如何杀死一个进程 如何在

前言 近年来 Python 之火大家都有感而知,那亲们知道北京的 Python 开发岗位.运维开发岗位招聘地域都是如何分布的吗?薪水如何?是否有前景等等,这些数据呢直接通过招聘信息来了解到企业用人是最直接的,也是最简单的途径. 那本次将通过分享 Python 来抓取拉钩的招聘信息,然后加以分析,做一个北京的 Python 职位地域分布.薪资范围.福利待遇等维度出一个简单的分析报告,希望能帮助到想在 Python 这片田地耕耘的童鞋在发展方向上有所参考. 用到的工具 使用 Python 的 req

定义 t分布 设X ~ N(0,1),Y ~ χ2(n),且X,Y相互独立,则称随机变量 服从自由度为n的t分布(学生氏分布) 记为 t~t(n),其概率密度为 由于tn(x)是偶函数,其图形关于y轴对称.当n趋于无穷大时,t分布以标准正态分布N(0,1)为极限分布.也就是说t分布当n~∞时,tn(x)趋近于标准正态分布的表达式.而当n比较小的时候,t分布和标准正太分布的差距就比较大. t分布的应用 t分布的分位点 对于一个数α(<0α<1),怎么求数c使得概率 P{t>c}=α?这个点

Python package钓鱼   一．概述 在收录该文之后,知道创宇404安全实验室对该文中所提到的攻击方式进行跟进.整理分析原作者公布的钓鱼数据.值得一提的是,在跟进的过程中,我们发现了新的钓鱼行为. 相比于传统的钓鱼方式,上传恶意 Python 包,不通过邮件.网页等方式传播,用户很难有相关的防护意识.与此同时,由于 Pypi 源的全球性和 Python 语言的跨平台性,相关的恶意包可以在世界各国的任意操作系统上被执行.由于执行恶意包的多数是互联网从业人员,通过恶意的 Python 包钓

题记     这次<对象程序设计>课程设计,一共给定了8个选题(下载WORD版.PDF版),以及自由选题的机会.从大家初步选题结果来看(图1).绝大部分同学选择了"图形用户界面的计算器",较少同学选择了3-8题中的一个.一方面,可以看出大家眼下的动手能力还有待提高.教师的教学水平还不能给予学生较多的帮助:还有一方面,学生缺乏"主动选择.对自己负责"的能力,和从小学到大学一直是被动学习状态有关.李雅卿老师的<乖孩子的伤最重>(豆瓣.京东)中一篇

这里简要介绍几种统计图形的绘制方法,其他更多图形可以去matplotlib找examples魔改 1. 柱状图 柱状图主要是应用在定性数据的可视化场景中,或是离散数据类型的分布展示.例如,一个本科班级的学生籍贯分布,出国旅游人士的职业分布以及下载一款App产品的操作系统的分布. import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcPa

一.Numpy 数值类型 1.前言:Python 本身支持的数值类型有 int(整型, long 长整型).float(浮点型).bool(布尔型) 和 complex(复数型).而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型,细分如下: 2.bool:布尔类型,1 个字节,值为 True 或 False. 3.int:整数类型,通常为 int64 或 int32 . 4.intc:与 C 里的 int 相同,通常为 int32 或 int64. 5.intp:用于索引,通常为 i

写了个程序,对Numpy的绝大部分函数及其说明进行了中文翻译. 原网址:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.html#routines 创建数组 函数 说明 1和0 empty(shape[, dtype, order]) 返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目. empty_like(a[, dtype, order, subok]) 返回与给定数组形状和类型相同的新数组. eye(N[, M, k, dtype, ord