在对数据建模前,很多时候我们需要对数据做正态性检验,进而通过检验结果确定下一步的分析方案.下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法: scipy.stats.kstest kstest 是一个很强大的检验模块,除了正态性检验,还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型 kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’, mode=’approx’, **kwds) 对于正态性检验,我们只需要手动设置三个参数即可:

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: 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 ks 检验 ks 检验分为 单样本 和两样本 检验: 单样本检验 用于 检验 一个数据的观测分布 是否符合 某

<题目链接> 题目大意:给你一段序列,进行q次区间查询,每次都输出询问区间内的最小值. 解题分析: RMQ模板题,下面用在线算法——ST算法求解.不懂ST算法的可以看这篇博客  >>> #include <cstdio> #include<cstring> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; ; int n,q; ]; //表示从第i个数起连续2^

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'] =

本次开发环境与工具如下:IE9.0浏览器 + IE抓包插件HttpWatch +WIN7 64位系统 + VS2005 IDE + .NET 2.0框架本想上传HttpWatch抓包插件,但由于文件超过9.6M的限制,无法提供了.请各位到google上面搜索下吧测试时注意事项:必须取消淘宝帐号登录保护http://110.taobao.com/protect/protect_web.htm做这个程序关键是分析数据,只有数据分析出来了,才能动手写代码,当然您如果对HttpHelper类不熟悉的话,

Description 小k是时空贸易者,他经常在两个平行宇宙之间往来经商,现在他要从S点到达E点,问最少需要多长时间.(已知小k在同一个宇宙中只能向上下左右四个方向移动,每次移动需要1个单位时间,且不能在危险小行星带'#'中移动,遇到黑洞'O'时,他会被瞬间吸入另一个宇宙的对应的同一位置,比如从一个宇宙的黑洞处(2,2)必须且只能移动到另一个宇宙的(2,2)位置) Input 多组输入数据,每组数据第一行包含两个整数n,m(2<=n,m<=1000),表示两个宇宙的大小. 接下来n行表示第一

来自FallDream的博客,未经允许,请勿转载,谢谢. ----------------------------------------------------------------------------- hzwer这次不都出省选题了,干脆直接扔出了APIO三道+一道NOI,然后按照惯例最后留了一个模板题.有两道apio是2014的,以前做过了,剩下的题调来调去,还剩20分钟终于做完了. --------------------------------------------------

shutil -- --High-level file operations  高级的文件操作模块. os模块提供了对目录或者文件的新建/删除/查看文件属性,还提供了对文件以及目录的路径操作.比如说:绝对路径,父目录……  但是,os文件的操作还应该包含移动 复制  打包 压缩 解压等操作,这些os模块都没有提供. 而本章所讲的shutil则就是对os中文件操作的补充.--移动 复制  打包 压缩 解压, shutil功能: 1  shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[,

简单数据结构 本节课可能用到的一些复杂度: O(log n). 1/1+1/1/.....1/N+O(n log n) 在我们初学OI的时候,总会遇到这么一道题. 给出N次操作,每次加入一个数,或者询问当前所有数的最大值. 维护一个最大值Max,每次加入和最大值进行比较.(这其实就是一个冒泡排序) 简单的代码实现一下 ;i<=n;++i) { MAX=max(MAX,a[i]); } 时间复杂度是O(N) EX:入门题 给出N次操作,每次加入一个数,删除一个之前加入过的数Ai,或者询问当前所有数

一图胜千言,看图! 代码code: #coding:utf-8 #常见数据结构之栈的实现 class Stack(): #创建Stack类 def __init__(st,size): st.stack=[] #栈为列表 st.size=size #size就是容量 st.top=-1#-1看图片解释的很清楚 def push(st,content):#放入数据进栈的时候 if st.Full():#如果栈满了是真的事件 print "Stack is Full"#输出这个 else:

1. 数据库连接池 JDBC部分的前两个总结主要总结了一下JDBC的基本操作,而且有个共同点,就是应用程序都是直接获取数据库连接的.这会有个弊端:用户每次请求都需要向数据库获得连接,而数据库创建连接通常需要消耗相对较大的资源,创建时间也较长.假设一个网站每天有10万次访问量,那么数据库服务器就需要创建10万次连接,这极大的浪费数据库的资源,并且极易造成数据库服务器内存溢出.脱机.  为了解决上述问题,数据库连接池的技术便得到了广泛的使用.为了优化性能,应用程序一启动,就向数据库要一批连接放到池(

Description Farmer John每年有很多栅栏要修理.他总是骑着马穿过每一个栅栏并修复它破损的地方. John是一个与其他农民一样懒的人.他讨厌骑马,因此从来不两次经过一个栅栏.你必须编一个程序,读入栅栏网络的描述,并计算出一条修栅栏的路径,使每个栅栏都恰好被经过一次.John能从任何一个顶点(即两个栅栏的交点)开始骑马,在任意一个顶点结束. 每一个栅栏连接两个顶点,顶点用1到500标号(虽然有的农场并没有500个顶点).一个顶点上可连接任意多(>=1)个栅栏.两顶点间可能有多个栅

Given a list of strings, you could concatenate these strings together into a loop, where for each string you could choose to reverse it or not. Among all the possible loops, you need to find the lexicographically biggest string after cutting the loop

转自链接:https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details/99197487 一.查看数据分布趋势 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, s

YaoYao has a company and he wants to employ m people recently. Since his company is so famous, there are n people coming for the interview. However, YaoYao is so busy that he has no time to interview them by himself. So he decides to select exact m i

scipy.stats Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This module contains a large number of probability distributions as well as a growing library of statistical functions. Each univ

Maximum repetition substring Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9458   Accepted: 2915 Description The repetition number of a string is defined as the maximum number R such that the string can be partitioned into R same conse

这篇文章主要讲述Python如何安装Numpy.Scipy.Matlotlib.Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法.最近安装这个真是一把泪啊,各种不兼容问题和报错,希望文章对你有所帮助吧!你可能遇到的问题包括:        ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包        ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块        ImportError: DLL load fai

文章转自armfly开发板V4软件开发手册,分享学习~ 今天有幸看到armfly的开发板软件开发手册,开头的基础知识,真的很有用,还好有看到,一切都不迟,感悟很多,摘抄部分,学习分享~ 关于开发环境的搭建 (个人认为,好用的工具,顺手的开发环境,对于编程是一种好的习惯,也是一种好的享受,所以,在环境搭建方面,我还是比较在意软件的互相联合使用,工程建立的规范化等等,这样可以尽量少的在后期更换不同的环境,变软会很浪费时间,一次到位,一路顺风顺水~) 个人偏好的环境搭建: 集成开发环境(IDE):Ke

本文适用于刚入门的小白,欢迎大牛们批评指正. 因为要开始数据分析,而python又不像R和matlab那么简洁.需要安装的包很多~ 网上找了好多牛人博客,想在centos7下安装numpy,scipy等包,一开始就懵逼了,网上的指导帖很多,试了很多方法, 绕了很多弯路,总结一下经验~ ——————————————————————华丽分割线—————————————————————————— 最简单的方法: 命令行执行: sudo yum -y install gcc gcc-c++ numpy