# 重采样 多索引 标准差 协方差 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) data = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\…

目录 Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://w…

Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://www.…

# 一维数组与常用操作 import pandas as pd # 设置输出结果列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 创建 从 0 开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1,20,5)) ''' 0 1 1 6 2 11 3 16 dtype: int64 ''' # 使用字典创…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原…

本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66…

Resampling Methods 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt…

对Series 对象使用匿名函数 使用 pipe 函数对 Series 对象使用 匿名函数 pd.Series(range(5)).pipe(lambda x,y,z :(x**y)%z,2,5) pd.Series(range(5)).pipe(lambda x:x+3).pipe(lambda x:x*3) 使用 apply 函数对 Series 对象使用 匿名函数 pd.Series(range(5)).apply(lambda x:x+3) # 查看无偏标准差,使用 sem 函数 pd.…

       地形部分的原理介绍的差不多了,但之前还有一个刻意忽略的地方,就是地形的重采样.通俗的讲,如果当前Tile没有地形数据的话,则会从他父类的地形数据中取它所对应的四分之一的地形数据.打个比方,当我们快速缩放影像的时候,下一级的影像还没来得及更新,所以会暂时把当前Level的影像数据放大显示, 一旦对应的影像数据下载到当前客户端后再更新成精细的数据.Cesium中对地形也采用了这样的思路.下面我们具体介绍其中的详细内容.        上图是一个大概流程,在创建Tile的时候(prepa…

COV 1.cov(x) 如果x为向量,返回x的方差 计算方法为: S为方差. 2.cov(X) 如果X为矩阵,把矩阵X的行作为观察值,把列作为变量,返回X的协方差矩阵: diag(cov(X))是每列的方差组成的向量: sqrt(diag(cov(X)))是每列的标准差组成的向量: 具体计算如下: S为方差,C为协方差 3.cov(X,Y) X和Y有相同的元素,相当于cov([X(:) Y(:)]),X和Y组成一个新的n维2列的矩阵 cov(X,Y)为2行2列的协方差矩阵,形式如同 4.cov…