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…

高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function) 对应于numpy中: numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:float 此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高) size:int or tuple of in…

//首发于简书,详见原文:https://www.jianshu.com/p/6493edd20d61 你不会还真的以为这是一篇讲怎么做pdf文件,怎么编辑.保存.美化的文章吧? 咳咳,很遗憾告诉你不是. 这是因为小编昨天正好看到了这样一幅图,所以想吟诗一首写一篇博客. 前置知识 随随便便有点微积分基础 至少要知道函数,概率是什么吧-- 能看得懂中国文字 好的,现在假定你们已经有了这些基础,那么接下来进入正文. 不过限于小编只有初中能力(现在才刚中考完),所以现阶段所不涉及的内容一律以定义形式详…

大家在学习Python的时候,有人会问“Python要学到什么程度才能出去找工作”,对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题,因为按照Python课程大纲来,一般都不会有什么问题,而对于自学Python来说,那就比较难掌握,冒然出去找工作非常容易受打击,从而失去学习Python的信心.接下来我们就来看看Python学到什么程度才算是真正学会Python可以去一展身手. 一.确立目标.了解需求 做什么事情都要先确定好目标,才不至于迷失方向.我们就是Python爬虫工程师为职…

大家在学习Python的时候,有人会问"Python要学到什么程度才能出去找工作",对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题,因为按照Python课程大纲来,一般都不会有什么问题,而对于自学Python来说,那就比较难掌握,冒然出去找工作非常容易受打击,从而失去学习Python的信心.接下来我们就来看看Python学到什么程度才算是真正学会Python可以去一展身手. *** 一.确立目标.了解需求 做什么事情都要先确定好目标,才不至于迷失方向.我们就是Pyth…

<用 Python 学微积分>原文见参考资料 1. 16.优化 用一个给定边长 4 的正方形来折一个没有盖的纸盒,设纸盒的底部边长为 l,则纸盒的高为 (4-l)/2,那么纸盒的体积为: $$V(l)=l^2\frac{4-l}{2}$$ 怎样才能使纸盒的容积最大?也就是在 l>0,4-l>0 的限制条件下,函数 V(l) 的最大值是多少? 优化问题关心的就是这样的问题,在满足限制条件的前提下,怎么才能使目标函数最大(或最小)? 先来看下 V(l) 的函数图形: import nu…

<用 Python 学微积分>原文见参考资料 1. 13.大 O 记法 比较两个函数时,我们会想知道,随着输入值 x 的增长或减小,两个函数的输出值增长或减小的速度究竟谁快谁慢.通过绘制函数图,我们可以获得一些客观的感受. 比较 x!.ex.x3 和 log(x) 的变化趋势. import numpy as np import sympy import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,7) factorial = [np.math.factorial…

<用 Python 学微积分>原文见参考资料 1. 1.多项式 f(x)=x3-5x2+9 def f(x): return x**3 - 5*x**2 + 9 print f(3) print f(1) import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, num = 100) y = f(x) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x,y) plt.show() 2.指数函数 exp(x)=ex import num…

http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution is an operation on two functions f and g, which produces a third function that can be interpreted as a modified ("filtered") version of f. In this interpretation we…

利用Python学习线性代数 -- 1.1 线性方程组 本节实现的主要功能函数,在源码文件linear_system中,后续章节将作为基本功能调用. 线性方程 线性方程组由一个或多个线性方程组成,如 \[ \begin{array}\\ x_1 - 2 x_2 &= -1\\ -x_1 + 3 x_2 &= 3 \end{array} \] 求包含两个变量两个线性方程的方程组的解,等价于求两条直线的交点. 这里可以画出书图1-1和1-2的线性方程组的图形. 通过改变线性方程的参数,观察图形…