#/usr/bin/python def Z_Score(data): lenth = len(data) total = sum(data) ave = float(total)/lenth tempsum = sum([pow(data[i] - ave,2) for i in range(lenth)]) tempsum = pow(float(tempsum)/lenth,0.5) for i in range(lenth): data[i] = (data[i] - ave)/temp

python 处理标签常常需要将一组标签映射到一组数字,数字还要求连续. 比如 ['a', 'b', 'c', 'a', 'a', 'b', 'c'] ==(a->0, b->1, c->2)=> [0, 1, 2, 0, 0, 1, 2] 可以用sklearn.preprocessing.LabelEncoder()这个函数. 以数字标签为例: from sklearn import preprocessing le = preprocessing.LabelEncoder()

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

ArcEngine 复制要素Geometry时,产生 几何不能具有Z值 的异常 解决方法:http://forums.esri.com/Thread.asp?c=159&f=1707&t=275474 参考上述帖子.将Geometry中的Z值丢掉即可. 代码如下: IFeatureBuffer pNewFeatureBuffer = pNewFtCls.CreateFeatureBuffer(); //要素属性复制 IGeometry pGeom = pOldFeature.Shape;

判断IFeatureClass图形是否含有Z值信息 IFeatureClass featureClass = this.pLayer.FeatureClass; string shapeFieldName = featureClass.ShapeFieldName; if (featureClass.Fields.get_Field(featureClass.FindField(shapeFieldName)).GeometryDef.HasZ) { this.hasZ = true; } 若有

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

Python字典按值排序的方法: 法1: (默认升序排序,加  reverse = True 指定为降序排序) # sorted的结果是一个list dic1SortList = sorted( dic1.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True) 法2: import operator sorted_x = sorted(d.items(),key = operator.itemgetter(1)) 法3:包含字典dict的列表list的排序方法与d

将python字典键值对转化为相应的变量名和变量值可以使用以下方法: globals().update({"name":"value"}) locals().update({"var":"val"}) 举例如下: >>> D={'a':1,'b':2,'c':3} >>> globals().update(D) >>> print a,b,c 1 2 3

1.shell如何向python传递参数 shell脚本 python $sendmailCommandPath $optDate python脚本 lastDateFormat = sys.argv[1] shell如何接受python的返回值 python脚本 print "hello" shell脚本 s=`python b.py` printf $s

在ArcGIS中,我们常用的几何类型有点.线.面.体(体,在涉及三维的情况下使用),但在这之外,可能会遇到带ZM的类型,如图所示,面ZM,它与面类似,但比面多两个字段. 在编辑中查看草图属性可看到Z值和M值.Z值是用来存储高程属性信息的,M值是用来存储其他属性信息的,如温度.浓度等.这里的数据是CAD文件转过来的,所有有高程值,但没有M值. 从下面的WKT格式中可以看出几何点可能的类型有Point.PointZ.PointM.PointZM四种格式,Polyline.Polygon也是类似的.

2016-08-09  15:01:38 python函数返回值使用return语句,可以返回任意类型的数.如果return语句执行,它之后的所有语句都不再执行. def func(x,y): print(x,y) return {'k1':['v1'],'k2':('v2')} print('------') res=func('fir','sec') print(res) 执行结果如下: fir sec {'k1': ['v1'], 'k2': 'v2'} 如果函数中没有特别指定return

本来今天想要讲讲软件操作的,后来发现好像还有好几个重要的指标没有说,干脆等所有说完在讲操作吧.否则操作出来的结果会发现大量的"不明觉厉". 首先是空间统计里面非常神奇的两个值:P值和Z值. 要说这两个值之前.还是要复习一下统计学的概念.毕竟空间统计的理论基础还是建立在经典统计学上面的. 首先,统计学里面.有一个叫做"零如果"的概念很厉害,一定要说说. 零如果(null hypothesis),有时候又称原如果,官方的解释是:指进行统计检验时预先建立的如果.也就是说,

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

Arcgis案例操作教程--去掉Z值和M值 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com 处理前 处理后: 处理方法     商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com

python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: 来自 : OpenCV-Python 中文教程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding r

已知空间两点组成的直线求线上某点的Z值,为什么会有这种看起来比较奇怪的求值需求呢?因为真正三维空间的几何计算是比较麻烦的,很多时候需要投影到二维,再反推到三维空间上去. 复习下空间直线方程:已知空间上一点\(M0(x0,y0,z0)\)和方向向量\(S(m,n,p)\),则直线方程的点向式为: \[ \frac{X-x0}{m}=\frac{Y-y0}{n}=\frac{Z-z0}{p} \] 根据该公式可以解决该计算几何问题,具体实现代码如下: #include<iostream> usin

已知空间三点,那么可以就可以确定空间三点组成的平面.此时可以根据某一点的X值和Y值,来求取该点在平面上的Z值.这个过程对于求三角面片上某点的高程或者权值特别有用,其本身也可以看作一种线性插值. 其算法思路也特别简单,首先算出其三点组成的平面法向量(可参看<已知三点求平面法向量>);然后根据平面法向量\(n=(A,B,C)\)和平面上某点\(m=(x0,y0,z0)\),有平面的点法式方程: \[ A(X-x0)+B(Y-y0)+C(Z-z0)=0 \] 最后根据欲求点的X.Y值,代入公式解算Z

函数返回值 多条return语句: def guess(x): if x > 3: return "> 3" else: return "<= 3" def showplus(x): print(x) return x + 1 return x + 2 #执行结果 10 11 #从结果来看 出现第一个return后 下面的就不会执行 def fn(x): for i in range(x): if i > 3: return i else:

(一)求字符串的MD5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SHA1,SHA256等方法 m = hashlib.md5() #声明一个对象 m.update(b'hello python') #用对象的update方法指定一个字符串,前面的b是转换为二进制,否则显示不 了. print(m.hexdigest()) #用对象的hexdigest()方法进行十六进制显示 . (二)求一个文件的md5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SH

这篇文章是Python前往遇到有疑问的功能. 下面一段是原有的基础教程Python函数. 按值传递參数和按引用传递參数 全部參数(自变量)在Python里都是按引用传递.假设你在函数里改动了參数,那么在调用这个函数的函数里,原始的參数也被改变了.比如: #!/usr/bin/python # 可写函数说明 def changeme( mylist ): "改动传入的列表" mylist.append([1,2,3,4]); print "函数内取值: ", myli