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

一个web2.0时代的网站,自然少不了用户注册,登录,验证的功能,那么python可以怎样实现登录验证呢 这里我们使用装饰器来做登录验证 网站构成 假设我们有这样一个网站,是一个类似与博客园这种多个用户的网站,每个用户都又一个自己的管理界面,博客园内部也应该有一个管理员系统 所以网站的用户角色可以分为: 未登录用户 登录的普通用户,就是我们 管理员用户 首先,未登录用户只能查看别人的博客,要想评论别人的文章就需要登录,这时就要使用登录验证,来区分未登录和登录用户 其次,登录的普通用户也不应该能够

自己写的一段Python脚本,经常拿来验证一些sqlmap等工具跑不出数据的网站. GET类型: import urllib import urllib2 import time payloads = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789@_.' header = { 'User-Agent' : 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' } values={} print 'Start to retr

1955年,卡普耶卡(D.R.Kaprekar)对4位数字进行了研究,发现一个规律: 对任意各位数字不相同的4位数,使用各位数字能组成的最大数减去能组成的最小数,对得到的差重复这个操作,最终会得到6174这个数字,并且这个操作最多不会超过7次 以下为python代码验证 a = input()a = int(a)i = 0l = []cha = 0 b = a%1000                                 #求出百十个位max4 = (a - b)/1000     

废话不多说先交代码(只是一个简单的验证):#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf8 -*- # Structured program ‘#’是注释 # Function definition 函数的定义都是以def开头的,与C语言一样,调用函数必须在上面 user_pwd = {'} count=0 num=0 list1=[]#读取被锁定的用户名 list2=[] with open('name','r') as f: line=f.readline() i

利用plt.hist() import matplotlib.pylab as plt %matplotlib inline plt.figure(figsize=(21, 12)) plt.hist(x, bins=50) # plt.hist(df['title'].apply(lambda x: len(x)), bins=50) plt.grid() plt.savefig('distribution.png') 模块化: def plot_data_distribution(value

最初看到这个问题是初中的时候买了一本有关数学谜题的书里面概率论的一张的课后拓展就是说到三门问题,当时作为一个扩展阅读看了一下,里面说到了一个世界智商最高的女人秒杀了美国一大群的数学高材生的精彩故事(比较夸张),当时对这个问题也是似懂非懂. 什么是蒙提霍尔问题? 蒙提霍尔问题,亦称为蒙特霍问题或三门问题(英文:Monty Hall problem),是一个源自博弈论的数学游戏问题,大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal.问题的名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔(Monty Ha

如下是django中做url验证的正则表达式: regex = re.compile( r'^(?:http|ftp)s?://' # http:// or https:// r'(?:(?:[A-Z0-9](?:[A-Z0-9-]{0,61}[A-Z0-9])?\.)+(?:[A-Z]{2,6}\.?|[A-Z0-9-]{2,}\.?)|' #domain... r'localhost|' #localhost... r'\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3})'

import os import time from threading import Thread # from multiprocessing import Process #通过对全局变量的修改来验证线程之间是数据共享的,共享同一进程中的数据 num = 100 def f1(n): # time.sleep(3) global num num = 3 print('子线程的num',num) if __name__ == '__main__': t = Thread(target=f1,

接上一篇保存的IP地址,进行验证 # -*- coding: utf-8 -*- import requests from threading import Thread import threading get_ip = open('get_ip.txt','r') headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0'} lock = th

一.验证客户端链接的合法性 from socket import * import hmac,os secret_key=b'linhaifeng bang bang bang' def conn_auth(conn): ''' 认证客户端链接 :param conn: :return: ''' print('开始验证新链接的合法性') msg=os.urandom(32) conn.sendall(msg) h=hmac.new(secret_key,msg) digest=h.digest(

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'] =

密码学课上老师介绍了这样一个问题,囚徒问题(100 prisoners problem):一百个囚徒被关在牢房里,典狱长给他们最后一次机会,100人依次进入一个有100个抽屉的牢房,每个抽屉置乱放入1~100的号码,每个人依次打开50个抽屉,如果每个人都能找到自己的号码(0~100),则所有人被释放,反之所有人都会被杀死. 典型的算法给出的被释放概率几乎为零,但是有这样一种方法:第i号囚徒打开第i号抽屉,如果这个抽屉放的是自己的号码牌,ok pass,如果不是,则打开该抽屉中号码牌对应的抽屉,依

from multiprocessing import Process num = 100 def f1(): global num num = 3 print("子进程中的num",num) print(">>>>",num) if __name__ == '__main__': p = Process(target=f1,) p.start() p.join() print("主进程中的num",num)

目的:对连接服务器的客户端进行判断 # Server import socket import hmac import os secret_key = bytes('tom', encoding='utf-8') sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1', 8010)) sk.listen() connect, addr = sk.accept() def check_client(conn): """ 使用hmac模块进行加密 ne

num=int(input()) c=num while c!=6174:     digits=list(str(c))     digits.sort(reverse=True)#排列最大数和最小数     if len(digits)<4:         digits.append('0')     a=int(''.join(digits))     digits.reverse()     b=int(''.join(digits))     c=a-b     print("

结合假设检验的理论知识,本文使用Python对实际数据进行假设检验. 导入测试数据 从线上下载测试数据文件,数据链接:https://pan.baidu.com/s/1t4SKF6U2yyjT365FaE692A* 数据字段说明: gender:性别,1为男性,2为女性 Temperature:体温 HeartRate:心率 下载后,使用pandas的read_csv函数导入数据. import numpy as np import pandas as pd from scipy import

数据分布 1.MySQL Cluster自动分区数据表(也可能使用用户自定义分区),将数据分布到分区中: 2.一个数据表被划分到多个Data Node分区中,数据在分区中被”striped”: 3.主键的 hashing 决定哪个分区拥有数据(自动分布): 4.对主键的一部分进行hashing也是可能的(适合sharding和数据局部性): 分区和数据分布 1.如果有两个数据节点(DATA NODE 1和DATA NODE 2),每个数据表都被分到两个分区中. 2.subid是主键,对主键sub

JDK 首先是下载安装包 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3261115669&uk=369127748 一般JDK和Jre是一起安装的,提醒大家的是:JDK和jre不要安装在一起哦,分开安装在不同的文件目录中 如jdk 安装在Java中,jre安装在jre中 安装好以后就可以配置环境变量了,这个也是JDK能正常使用的关键 配置JDK环境变量 安装完JDK后配置环境变量 计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量 系统变量→新建 JAVA_HOME

selenium + python 自动化测试 —— 环境搭建 关于 selenium Selenium 是一个用于Web应用程序测试的工具.Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样.支持的浏览器包括IE(7.8.9).Mozilla Firefox.Mozilla Suite等. Selenium 框架底层使用JavaScript模拟真实用户对浏览器进行操作.测试脚本执行时,浏览器自动按照脚本代码做出点击,输入,打开,验证等操作,类似真实用户,从终端用户角度测试. Se