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(

打开Minitab之后 点击Stat>Basic Statistics> Normality Test  分析之后若 P value(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布

假设检验的基本思想: 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的.如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设. 实质分析: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确. 1.检验指定的数列是否服从正态分布 借助假设检验的思想,利用K-S检验可以对数列的性质进行检验

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

一.对数据的分布进行初步判断     1.1 原理 对于不同的分布,有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),正态分布.均匀分布.逻辑斯谛分布.指数分布的偏度和峰度都是特定的值,在偏度-峰度图中是特定的点,而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线,贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域.因此可以通过未知分布的偏度峰度值(在图中是一个观察点),与各种分布的偏度峰度点(线.区域)进行对比,判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布.     1.2 R代码         li

原文:C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 1.问题的提出: 电池生产中,遇到一批电池的测量结果数据: 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 0.056 1   4.09 1   4.146 17   4.174 13434 0.321 1   4.094 1   4.147 17   4.175 13973 0.767 1   4.099 2   4.148 19   4.176 13339 0.972 1   4.11

我们已经知道,某种格式的数据对于机器学习算法是必需的. 另一个重要的要求是,在将数据作为机器学习算法的输入发送之前,必须正确标记数据. 例如,如果所说的分类,那么数据上会有很多标记. 这些标记以文字,数字等形式存在.与sklearn中的机器学习相关的功能期望数据必须具有数字标记. 因此,如果数据是其他形式,那么它必须转换为数字. 这个将单词标签转换为数字形式的过程称为标记编码. 标记编码步骤 按照以下步骤在Python中对数据标记进行编码 - 第1步 - 导入有用的软件包 如果使用Python,

文章来源:嗨学网 敏而好学论坛www.piaodoo.com 欢迎大家相互学习 本文实例讲述了python 发送json数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import urllib import cookielib import json import httplib import re import requests from lxml import etree

要得到一组数据的中位数(例如某个地区或某家公司的收入中位数),我们首先要将这一任务细分为3个小任务: 将数据排序,并给每一行数据给出其在所有数据中的排名. 找出中位数的排名数字. 找出中间排名对应的值. 举例说明: 建表语句: CREATE TABLE `income` ( `name` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '', `income` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

因为项目中用到,今天来记录下 ROW_NUMBER的用法. 说明:返回结果集分区内行的序列号,每个分区的第一行从 1 开始. 语法:ROW_NUMBER () OVER ([ <partition_by_clause>]<order_by_clause> ) .备注:ORDERBY 子句可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序. 参数:<partition_by_clause> :将FROM 子句生成的结果集划入应用了 ROW_NUMBER 函数的分

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

直接上代码: from matplotlib import pyplot as plt # 参数依次为list,抬头,X轴标签,Y轴标签,XY轴的范围 def draw_hist(myList,Title,Xlabel,Ylabel,Xmin,Xmax,Ymin,Ymax): plt.hist(myList,100) plt.xlabel(Xlabel) plt.xlim(Xmin,Xmax) plt.ylabel(Ylabel) plt.ylim(Ymin,Ymax) plt.title(Ti

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考

Python——plot可视化数据,作业8(python programming) subject1k和subject1v的形状相同 # -*- coding: utf-8 -*- import scipy.io as sio raw_K = sio.loadmat('Subject1K.mat') raw_V = sio.loadmat('Subject1V.mat') k = raw_K['Subject1K'] v = raw_V['Subject1V'] ls_col=['r','g',