import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt name = np.array([['jack', 'ross', 'john', 'blues', 'frank', 'bitch', 'haha', 'asd', 'loubin']]) age = np.array([[12, 32, 23, 4,32,45,65,23,65]]) married = np.array([[1, 0, 1, 1, 0

连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

注:上一小节总结了离散型随机变量,这个小节总结连续型随机变量.离散型随机变量的可能取值只有有限多个或是无限可数的(可以与自然数一一对应),连续型随机变量的可能取值则是一段连续的区域或是整个实数轴,是不可数的.最常见的一维连续型随机变量有三种:均匀分布,指数分布和正态分布.下面还是主要从概述.定义.主要用途和Python的实现几个方面逐一描述. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import st

2018-11-05 20:57:00开始写 Folder.java类 import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.border.EmptyBorder; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JOptionPane; import java.awt.Font; import javax.swing.JTextField; import ja

一.综述 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,图像也更加美观,本文基于seaborn官方API还有自己的一些理解.   1.1.样式控制:axes_style() and set_style() seaborn提供了5个主题: darkgrid 黑色网格(默认) whitegrid 白色网格 dark 黑色背景 white 白色背景 ticks 带刻度线 一个简单的小例子: import numpy as npsns.set_styl

对于连续的最大串,我们称之为子串....非连续的称之为公共序列.. 代码: 非连续连续 int LCS(char a[],char b[],char sav[]){ int lena=strlen(a); int lenb=strlen(b); int i,j; vector<vector<); ;i<=lena;i++) mat[i].resize(lenb+,); ;i<=lena;i++){ ;j<=lenb;j++){ ]==b[j-]) mat[i][j]=mat[

1.代码 public class ExcepTest { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { System.err.println("111111111111"); // say(); //抛出异常,但是代码不显示的try..catch.. // calc(); //抛出异常,但是代码不显示的try..catch.. // try { // show(); // } catch (Exceptio

原文:oracle 非数字型转数字型 oracle中如果一个字段内容不全是数字型 可以通过以下方式过滤 to_number(substr(translate(a.vital_signs_cvalues, '9876543210.' || a.vital_signs_cvalues, '9876543210.'), , instr(translate(a.vital_signs_cvalues, '9876543210.' || a.vital_signs_cvalues, '9876543210

1 回顾 上一篇中我解说了数据源接口DataSource与数据源工厂接口DataSourceFactory,这二者是MyBatis数据源模块的基础,包括本文中的非池型非池型数据源(UnpooledDataSource)和之后的池型数据源(PooledDataSource).托管型数据源(JndiDataSourceFactory)都是在这两个接口上产生的. 本文解读一下MyBatis中的非池型数据源,这是基础的数据源,之后要解读的池型数据源又是以此数据源为基础产生的. 2 非池型数据源及其工厂

这两个概念看了忘,碰着了又看,老是傻傻的分不清楚,今天把心得结合从网上搜的资料简单整理一下,希望帮自己明确区分开这两个概念,并牢牢的记住 1.检查型异常(Checked Exception) 个人理解:所谓检查(Checked)是指编译器要检查这类异常,检查的目的一方面是因为该类异常的发生难以避免,另一方面就是让开发者去解决掉这类异常,所以称为必须处理(try ...catch)的异常.如果不处理这类异常,集成开发环境中的编译器一般会给出错误提示. 例如:一个读取文件的方法代码逻辑没有错误,但程

原创作品,可以转载,但是请标注出处地址:http://www.cnblogs.com/V1haoge/p/6675633.html 1 回顾 上一篇中我解说了数据源接口DataSource与数据源工厂接口DataSourceFactory,这二者是MyBatis数据源模块的基础,包括本文中的非池型非池型数据源(UnpooledDataSource)和之后的池型数据源(PooledDataSource).托管型数据源(JndiDataSourceFactory)都是在这两个接口上产生的. 本文解读

1.在github上已有配置环境,如下链接,(需要环境JDK1.8及以上版本,Tomcat1.8及以上版本,搭建maven库,使用编译器IntellJ IDEA) https://github.com/liushaoye/rent-shop/tree/master 2.进行修改application.properties ##############################服务器端口############################################ server.p

Two Rabbits Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others) Total Submission(s): 1274 Accepted Submission(s): 641 Problem Description Long long ago, there lived two rabbits Tom and Jerry in the forest. On a sunny aft

编写一个算法,将非负的十进制整数转换为其他进制的数输出,10及其以上的数字从‘A’开始的字母表示. 要求: 1) 采用顺序栈实现算法: 2)从键盘输入一个十进制的数,输出相应的八进制数和十六进制数. #include "stdio.h" #define StackSize 100 typedef char ElemType; typedef struct { ElemType data[StackSize]; int top; }SqStack; int trans(int d, in

常用连续型分布介绍及R语言实现 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:27(字符串拆分.字符串合并.非连续数字的间隔范围.随机返回字符串) 在论坛中看到一个帖子,帖子中有一些sql方面的面试题,我觉得这些面试题很有代表性. 原帖的连接为:http://bbs.csdn.net/topics/390884161?page=1#post-398177057 下面是我的解法,供大家参考: 1.分拆字符串 create table test1 (number varchar(100)) insert into test1 value

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取

第四章 χ2检验 χ2检验与连续型资料假设检验的区别? 卡方检验的假设检验是什么? 理论值等于实际值 何条件下卡方检验的需要矫正?如何矫正? 卡方检验的自由度如何计算? Df=k-1而不是n-1 卡方检验的分类? 两组比例简式: 多组比例简式: 2 × 2列联表的χ2检验可利用以下简式而不必计算理论次数 T为总样本数 2×c列联表的独立性检验简式? 二者选其一

1. 连续型特征的常用的归一化方法.离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性:余弦相似度和皮尔逊相关系数

前言 根据是否定义__set__ 方法,描述符可分为两大类. 实现 __set__ 方法的描述符属于覆盖型描述符,因为虽然描述符是类属性,但是实现 __set__ 方法的话,会覆盖对实例属性的赋值操作. 没有实现 __set__ 方法的描述符是非覆盖型描述符.如果设置了同名的实例属性,描述符会被遮盖,致使描述符无法处理那个实例的那个属性. 示例 20-8 descriptorkinds.py:几个简单的类,用于研究描述符的覆盖行为 ### 辅助函数,仅用于显示 ### def cls_name(

文章目录 检查型异常和非检查型异常--Java 检查型异常 非检查型异常 结语 检查型异常和非检查型异常--Java Java语言规范将派生于Error类或RuntimeExceprion类的所有异常称为非检查型(unchecked)异常,所有其他的异常称为检查型(checked)异常.这是个很有用的术语. Java中的异常类型分布: 但是,单单这样理解有些困难,我查了一些资料,用一些简单的语言来解释它们. 检查型异常 检查型异常,简单来说就是在现实中无法避免的,我们在设计程序时无法预知的异常抛