正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn(

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

数据集地址:http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt 数据集描述:总共只有三列:体温.性别.心率 #代码 from scipy import stats as st import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #防止乱码 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =

今日内容一些小的干货 一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址: name = '太白' print(id(name)) # 1585831283968 那么 is 是什么? == 又是什么? == 是比较的两边的数值是否相等,而 is

python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,那就有人问了,什么是内存地址呢? 你只要创建一个数据(对象)那么都会在内存中开辟一个空间,将这个数据临时加在到内存中,那么这个空间是有一个唯一标识的,就好比是身份证号,标识这个空间的叫做内存地址,也就是这个数据(对象)的id,那么你可以利用id()去获取这个数据的内存地址: name = '太白' print(i

假如要对一份统计数据进行分析,一般其来源来自于社会调研/普查,所以数据不是总体而是一定程度的抽样.对于抽样数据的分析,就可以结合上篇统计量及其抽样分布的内容,判断数据符合哪种分布.使用已知分布特性,可以完成对总体的统计分析. 本文使用python函数判断数据集是否符合特定抽样分布. 数据来源 本次试验使用kagglehttps://www.kaggle.com/datasets上的公开数据集,可以通过搜索框进行数据集搜索. 通过搜索「income」关键值,最后决定使用https://www.ka

在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?),对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤.因为拿到的原始数据存在不完整.不一致.有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差,因此首先要数据清洗.数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成.转换.归一化等一系列处理,该过程就是数据预处理.一方面是提高数据的质量,另一方面可以让数据更好的适应特定的挖掘模型,在实际工作中该部分的内容可

python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. beautifulsoup实现数据解析.提取和清洗 pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码(详细说明在注释里,欢迎同行相互交流.学习~): import requests from bs4 impo

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

为什么说 Python 是数据科学的发动机(一)发展历程(附视频中字) 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态.在这里我们把内容分成上下两篇,先给大家带来上篇--Python的发展历程. 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人.该研究所负责跨学科项目,旨在支持科学领域在数据方面发现.Jake的研究领域包括天文学.天体物理学.机器学习以及可伸缩计算.此外,他是许多开源

本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库进行数据分析 学习使用Matplotlib库进行Python绘图 学习使用Seaborn库进行统计绘图 使用Plotly库进行动态可视化 使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚

1.unittest框架里的常用断言方法:用于检查数据. (1)assertEqual(x,y) 检查两个参数类型相同并且值相等.(2)assertTrue(x) 检查唯一的参数值等于True(3)assertFalse(x) 检查唯一的参数值等于False(4)assertIn(x,y) 检查x被包含在y里 (5)assertAlmostEqual(x,y,z) 检查指定精度的两个浮点数相等,第三个参数z代表精确到小数点后几位(是可选参数). 2.selenium中获得界面上的实际数据并检查它

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介

用 Python 排序数据的多种方法 目录 [Python HOWTOs系列]排序 Python 列表有内置就地排序的方法 list.sort(),此外还有一个内置的 sorted() 函数将一个可迭代对象(iterable)排序为一个新的有序列表. 本文我们将去探索用 Python 做数据排序的多种方法. 排序基础 简单的升序排序非常容易:只需调用 sorted() 函数,就得到一个有序的新列表: 你也可以使用 list.sort() 方法,此方法为就地排序(并且返回 None 来避免混淆).

python调用数据返回字典dict数据的现象2 思考: 话题1连接:https://www.cnblogs.com/zwgbk/p/10248479.html在打印和添加时候加上内存地址id(),可以查看结果.可以得出结论:1.在make()函数里,生成数据的两种不同赋值方式. 1.1第一种情况,是在一个内存地址生成了一个空的字典.随后每次调用数据时候改变这个内存地址的里的数据. 1.2第二种情况,是在每次调用数据的时候,都生成不同内存地址的字典.2.添加进list后,并不是把数据直接保存在l

python调用数据返回字典dict数据的现象1 思考: 可以看到这两种情况,区别在于构造函数make()里赋值给字典dict的方式不同.使用相同的调用方式,而结果却完全不同.可以看到第二种情况才是我们想要的结果.目前不知道第一种情况为何会出现这样的结果,是何种原因造成的?话题2:https://www.cnblogs.com/zwgbk/p/10251909.html 说明: 第一种情况 键入代码: def make(): dict= { 'a': None } for a in range(

一:小数据池 1.python运行中的缓存: 2.目的:缓存我们字符串,整数,布尔值.在使用的时候不需要创建过多的对象 3.python 缓存数据:缓存:int, str, bool.            int: 缓存范围 -5~256            str:                1. 长度小于等于1,直接缓存                2. 长度大于1. 字符串中如果只有数字, 字母, 下划线. 就会缓存                3. 乘以1. 同上, 乘以大于

[转]Python用数据说明程序员需要掌握的技能 https://blog.csdn.net/HuangZhang_123/article/details/80497951 当下是一个大数据的时代,各个行业都离不开数据的支持.因此,网络爬虫就应运而生.网络爬虫当下最为火热的是Python,Python开发爬虫相对简单,而且功能库相当完善,力压众多开发语言. 本次教程我们爬取前程无忧的招聘信息来分析Python程序员需要掌握那些编程技术.首先在谷歌浏览器打开前程无忧的首页,按F12打开浏览器的开发

Python模拟数据(MySQL数据库) 数据模拟 目的:模拟多个表的插入和查询数据的模拟,再通过基准测试脚本测试服务器性能和收集数据,仿真模拟. 备注: 如果需要基础的python环境,可以查看<MySQL实验准备(一)--环境准备>文档 实验脚本 通过对一个简单表的脚本插入和查询模拟,后面能 举一反三,完成多张表的多表插入,多线程的多表插入,多线程查询,和多线程的join查询. 数据库的表结构 mysql> show create table zdemo.student; +----