频率直方图(frequency histogram)亦称频率分布直方图.统计学中表示频率分布的图形.在直角坐标系中,用横轴表示随机变量的取值,横轴上的每个小区间对应一个组的组距,作为小矩形的底边:纵轴表示频率(频数/组距=频率),并用它作小矩形的高,以这种小矩形构成的一组图称为频率直方图. R语言举例 > x = c(12, .4, 5, 2, 50, 8, 3, 1, 4, .25) > cats = cut(x,breaks=c(0,1,5,max(x))) # 分组 > level

hist 用于绘制直方图,下面介绍每个参数的作用: 1)x: 用于绘制直方图的数据,该参数的值为一个向量 代码示例: data <- c(rep(1, 10), rep(2, 5), rep(3, 6)) hist(data) 效果图如下: 从图中可以看出,横坐标为不同的区间,纵坐标为落入该区间内的频数: 2) break : 该参数的指定格式有很多种 第一种: 指定一个向量,给出不同的断点 代码示例: data <- c(rep(1, 10), rep(2, 5), rep(3, 6)) h

L1 MATLAB 基础知识 P6 表1-3 数据显示格式 format rat format long P20 表2-5 常用的矩阵函数 zeros(m,n) %零阵 eye(n) %单位阵 ones(m,n) %全一阵 diag(v,k) %k=0,v为行矩阵时生成对角阵如 diag([3 4 5]),v为一般矩阵时取对角元素成列矩阵 rand(m,n) %随机阵 P24 表2-6 常用函数命令,该页上有矩阵运算规则 exp(x) %\(e^x\) abs(x) %\(|x|\) sqrt(

孩子上初中时拿到过全年级一次考试所有科目的考试成绩表,正好可以用于R语言的统计分析学习.为了不泄漏孩子的姓名,就用学号代替了,感兴趣可以下载测试数据进行练习. num class chn math eng phy chem politics bio history geo pe0158 3 99 120 114 70 49.5 50 49 48.5 49.5 600442 7 107 120 118.5 68.6 43 49 48.5 48.5 49 560249 4 98 120 116 70

基础分析概述 几个基础分析思路: 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据的分布特征和分布类型,分定量数据.定性数据区分基本统计量. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline #读取数据 data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python数

1. 折线图:plt.plot 设置数据:plt.plot(x,y),单列数据传入默认y轴,此时x轴数据默认从0逐渐对应递增 设置颜色:plt.plot(x,y,color/c=" "),RGB颜色列表为:xkcd.com/color/rgb/ 设置数据点的形状:plt.plot(x,y,marker=" "), 符号参考: matplotlib.org/api/markers… 设置连接线风格:plt.plot(x,y,linestyle/ls=" &q

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅.想要获取完整策略代码,请加技术宅微信:sljsz01 股指期货分钟级别波动率观察 在A股市场,股指期货是由一揽子股票组成的股票现货指数,所对应的期货.由于期货市场敏锐的价格发现作用,股指期货的价格运动往往领先于股票现货市场,波动率相比较股票市场也会更高,可以说股指期货是股票市场的风向标. 对于股指期货这样一个重要的风向标,我们先来统计一下它在分钟级别最精细的颗粒:1分钟K线下的波动特征.我们尝试用Python Pandas库的方法读入格式为csv文件的股

# -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第九章# 数据聚合与分组运算import pandas as pdimport numpy as npimport time # 分组运算过程 -> split-apply-combine# 拆分 应用 合并start = time.time()np.random.seed(10)# 1.GroupBy技术# 1.1.引文df = pd.DataFrame({ 'key1': ['a',

Python读书笔记:70个注意的小Notes 作者:白宁超 2018年7月9日10:58:18 摘要:在阅读python相关书籍中,对其进行简单的笔记纪要.旨在注意一些细节问题,在今后项目中灵活运用,并对部分小notes进行代码标注.(本文原创,转载注明出处:Python读书笔记:70个注意的小Notes  ) <Python读书笔记> 1 python始终记录变量最新值.2 变量应简短且具有描述性,如student_name等.3 变量名推荐小写.4 单双引号括起来的,字符串可以包含引号和

转自:http://blog.csdn.net/genome_denovo/article/details/78322628 pandas绘图总结 pandas中的绘图函数(更加详细的绘图资料可参考pandas.pdf文档中的Visualization这一章) >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> from pandas import Series, DataFrame >>&

一开始用lattice包,感觉在多元数据的可视化方面,确实做得非常好.各种函数,可以实现任何想要实现的展示. barchart(y ~ x) y对x的直方图 bwplot(y ~ x) 盒形图 densityplot(~ x) 密度函数图 dotplot(y ~ x) Cleveland点图(逐行逐列累加图) histogram(~ x) x的频率直方图 qqmath(~ x) x的关于某理论分布的分位数-分位数图 stripplot(y ~ x) 一维图,x必须是数值型,y可以是因子 qq(y

1.STM32F4系列定时器输出PWM频率计算 第一步,了解定时器的时钟多少: 我们知道AHP总线是168Mhz的频率,而APB1和APB2都是挂在AHP总线上的. (1)高级定时器timer1, timer8以及通用定时器timer9, timer10, timer11的时钟来源是APB2总线(2)通用定时器timer2~timer5,通用定时器timer12~timer14以及基本定时器timer6,timer7的时钟来源是APB1总线 从STM32F4的内部时钟树可知: 当APB1和APB

目录 1.哈夫曼树简述 2.构造树的节点 3.构造哈夫曼树的类(压缩) 4.构造哈夫曼树的类(解压) 5.整体工程文件(包括测试类) 6.结果 7.参考链接 1.哈夫曼树简述 给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree). 为什么使用哈夫曼编码压缩文件? 一个字符八个bits,若使用编码来表示字母,节省空间,传输速度快.根据字母出现的频率构建哈夫曼树,频数即为权值,频数出现最多的字母更靠近哈夫曼树的根

一.Session概述 1.Session 接口是 Hibernate 向应用程序提供的操纵对数据库的最主要的接口, 它提供了基本的保存, 更新, 删除和加载Java 对象的方法. 2.理解Session的缓存 使用缓存的目的:尽量减少访问数据库的频率 (1)在 Session 接口的实现中包含一系列的 Java 集合, 这些 Java 集合构成了 Session 缓存. 只要 Session 实例没有结束生命周期, 存放在它缓存中的对象也不会结束生命周期 (2)当session的save()方

这里的上拉加载,下拉刷新用到是依赖包 Mainactivity,xml解析和定位 package com.exmple.autolayout; import java.util.List; import android.content.Intent; import android.os.AsyncTask; import android.os.Bundle; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; i

高效加载大图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片,不同图片总是会有不同的形状.不同的大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小.比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得多.大家应该知道,我们编写的应用程序都是有一定内存限制的,程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOfMemory)异常.我们可以通过下面的代码看出每个应用程序最高可用内存是多少. int maxMemory = (int) (R

转于http://blog.csdn.net/liming0931/article/details/8491468 下面的这个是stm32的定时器逻辑图,上来有助于理解:   TIM3的ARR寄存器和PSC寄存器, 确定PWM频率.这里配置的这两个定时器确定了PWM的频率,我的理解是:PWM的周期(频率)就是ARR寄存器值与PSC寄存器值相乘得来,但不是简单意义上的相乘,例如要设置PWM的频率参考上次通用定时器中设置溢出时间的算法,例如输出100HZ频率的PWM,首先,确定TIMx的时钟,除非A

由于网页的执行都是单线程的,在JS执行的过程中,页面会呈现阻塞状态.因此,如果JS处理的数据量过大,过程复杂,可能会造成页面的卡顿.传统的数据展现都以分页的形式,但是分页的效果并不好,需要用户手动点击下一页,才能看到更多的内容. 有很多网站使用 无限分页 的模式,即网页视窗到达内容底部就自动加载下一部分的内容... 本篇就无限分页的实现模型,讲述其中奥妙. 原理图 实现无限分页的过程大致如下: 1 视窗滚动到底部 2 触发加载,添加到现有内容的后面. 因此,可能会出现两种情况: 1 当页面的内容

在进行密码破解时有时候需要得到字母出现的频率信息,下面我将简单的使用C语言来读取一个文件,然后统计该文件内的字母出现的频率. 1.在D盘下新建一个文本文件(文件名为"A.txt"),然后在该文件里面保存一些字母. 2.编译并运行程序 C语言源代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> //统计字母的个数 void CountLetter(FILE *fp, int data[]) { char ch=fgetc(fp); /

如何使用这些bean,bean加载的探索: MyTestBean bean=(MyTestBean) bf.getBean("myTestBean"); AbstractBeanFactory.java protected <T> T doGetBean( final String name, final Class<T> requiredType, final Object[] args, boolean typeCheckOnly) throws Beans