一、函数1、参数def func(形参, *args, 关键字参, **kwargs)pass2、作用域global:声明一个变量是全局变量。nonlocal:声明一个变量是局部变量,用在函数嵌套中,内层函数用来声明一个变量是局部中离它最近的同名局部变量。如果声明的这个变量在局部中没有则报错,或者声明的这个变量在局部已经被声明为全局变量也报错。3、命名空间命名空间就是变量名和值的对应关系,分为内置
 一、k-means算法 通常,人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类,即把相似的(或距离近的)样本聚为同一类,而把不相似的(或距离远的)样本归在其他类。 我们以一个二维的例子来说明下聚类的目的。如下图左所示,假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster,其中两个紧凑一些,剩下那个松散一些。我们的目的是为这些数据分组,以便能
krkr基础篇是我根据krkr的官方教程总结而来推荐代替记事本的工具:editplus,点我下载   激活码:Vovan3AG46-JJ48E-CEACC-8E6EW-ECUAW一:创建新工程1:打开Wizard.exe建立新工程文件,Config设定文件的初始设定有两种方法,第一是在建立新工程文件时勾选运行KAGConfig进行配置第二是找到创建的工程文件,在Data子目录下
转载 2024-01-16 16:37:42
130阅读
这里介绍一些krkr的语法规范,具体的命令含义及用法以后再叙述一:kag语法及基本概念  KAG使用的剧本语言为KAG Script,文件扩展名为.ks  脚本内的文字除  注释,  命令 ,  段落标签,   等内容外,一律被当作   剧本文字  进行显示处理。  每个标签都可能有若干属性,也可能没有属性,属性用于精
转载 2023-12-02 14:36:46
127阅读
# Python 计算 Spearman 系数的指南 Spearman 系数是一种用于衡量两个变量间的相关性的方法,尤其适用于非参数数据。在这篇文章中,我们将逐步学习如何在 Python计算 Spearman 系数。首先,我们将概述整个流程,然后逐步实施每一步。 ## 流程概述 我们可以将计算 Spearman 系数的步骤概括为以下几个部分: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-03 03:48:39
198阅读
# Python计算皮尔逊系数 皮尔逊系数是统计学中用来衡量两个变量之间线性相关性的指标,数值在-1到1之间。数值越接近1,表示正相关性越强;数值越接近-1,表示负相关性越强;而0则表示没有线性相关性。本文将介绍如何在Python计算皮尔逊系数,并提供代码示例。 ## 皮尔逊系数的公式 皮尔逊系数计算公式如下: \[ r = \frac{\sum{(X_i - \bar{X})(Y_i
原创 8月前
88阅读
## Python计算轮廓系数 ### 引言 计算轮廓系数是一种评估聚类算法效果的指标,它可以衡量聚类结果的紧密程度和分离程度。在Python中,我们可以使用scikit-learn库来计算轮廓系数。本文将教会你如何使用Python计算轮廓系数。 ### 步骤 下面是计算轮廓系数的步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 | 导入必要的库 | | 步骤2 |
原创 2024-01-21 10:53:19
224阅读
# Python 计算 Cronbach α 系数指南 ## 介绍 在心理学和社会科学中,Cronbach α 系数常用于测量问卷或测试的可靠性。它反映了一组题目在测量同一心理特征时的一致性。在这篇文章中,我们将学习如何使用 Python 计算 Cronbach α 系数,并详细介绍实施步骤。 ## 流程概述 下面是我们实现这个目标的具体步骤: | 步骤 | 描述
原创 9月前
405阅读
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼7-4 计算指数 (5 分)真的没骗你,这道才是简单题 —— 对任意给定的不超过10的正整数n,要求你输出2n。不难吧?输入格式:输入在一行中给出一个不超过10的正整数n。输出格式:在一行中按照格式 2^n = 计算结果 输出2n的值。输入样例:5输出样例:2^5 = 327-5 A乘以B (5 分)看我没骗你吧 —— 这是一道你可以在10秒内完成的题:
为啥要算总体分类精度和kappa系数呢?想必大家都知道是为了精度评价,当我们没有实测数据的时候,那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了!我们没有实测数据,依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一、分类精度和kappa系数计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数计算公式1.1总体分类精度:1.2kappa系数: 我们先知道总体分类精度和kap
转载 2024-07-04 21:58:21
96阅读
前言接上一部分的算出person相关系数了,接下来该干嘛呢?..正常人会怎样,应该会去算相关系数可不可靠?那咋验算呢?对皮尔逊相关系数进行假设检验(全是字,人都麻了)第一步:提出原假设H0和备择假设H1,并且两个假设截然相反假设我们计算出了一个person相关系数r,我们想检验它是否显著的异常于0,那么我们可以这样设定原假设和备择假设,H0:r = 0,H1:r !=0.第二步:在原假设成立的条件
36kr是一个专注科技创投领域的信息平台,对于需要投资创业的人来说,上面有非常不错的投资相关信息。今天我们就使用HXT库来编写一个36kr的采集程序。下面是代码示例,一起学习一下吧。```haskell import Network.HTTP.HXT import qualified Data.ByteString.Char8 as BS -- 设置代理服务器 setProxy :: String
原创 2023-11-01 16:14:34
117阅读
题目链接 题意:给定一个多项式(ax+by)^k,请求出多项式展开后x^n*y^m项的系数。 思路:系数是 C(n,k)*a^n*b^m a^n和b^m用快速幂求,然后求组合数有两种思路。 因为k只有1000,所以杨辉三角打表 #include<cstdio> #include<cstring> # Read More
原创 2021-08-25 17:17:42
278阅读
Description给定一个多项式 (ax + by)^k ,请求出多项式展开后 xnym 项的系数。Input共一行,包含 5 个整数,分别为 a,b,k,n,m,每两个整数之间用一个空格隔开。Output输出共 1 行,包含一个整数,表示所求的系数,这...
转载 2019-01-18 16:10:00
103阅读
# 如何使用 Python 计算 Pearsons 系数 在数据分析和统计学中,皮尔逊相关系数(Pearson Coefficient)是一种测量两个变量之间线性相关性的指标。它的值介于 -1 到 1 之间,值越接近 1,表示两个变量之间的正相关性越强;值越接近 -1,表示负相关性越强;值为 0 则表示没有线性相关关系。 本文将逐步教你如何使用 Python计算皮尔逊相关系数。我们会使用
原创 2024-09-10 05:46:38
85阅读
# Python计算决定系数 ## 简介 决定系数(Coefficient of Determination)是用来评估回归模型的拟合程度,它表示因变量的变异中可以由自变量解释的比例。在Python中,我们可以使用scikit-learn库来计算决定系数。 ## 步骤 下面是计算决定系数的步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入所需的库 | | 2 | 准
原创 2023-07-29 15:32:50
689阅读
# 计算 ci 信息系数Python 实现指南 在数据分析和统计建模中,信息系数(Information Coefficient, IC)是一种用于评估预测模型准确性的重要指标。在这篇文章中,我们将逐步实现计算信息系数的功能,并通过代码示例帮助初学者轻松理解。 ## 流程概述 在计算信息系数前,我们需要完成以下步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-10-02 06:22:25
68阅读
# Python计算最大信息系数 ## 什么是最大信息系数(MIC)? 最大信息系数(MIC)是一种用于衡量两个变量之间非线性关系的方法。MIC可以发现任意形式的关系,不仅限于线性关系。它是一种非参数方法,不需要对数据进行任何假设,因此在处理数据时非常灵活。 MIC的取值范围在0到1之间,表示两个变量之间的关联程度。MIC越接近1,表示两个变量之间的关系越强。在实际应用中,MIC可以用来发现
原创 2024-02-24 05:57:31
555阅读
# Python计算判别系数的实用方法及示例 在数据分析和机器学习的领域中,判别系数(Determination Coefficient)是一个重要的评估指标,通常用来衡量模型的拟合程度。判别系数的取值范围为0到1,数值越大表示模型对数据的解释能力越强。本文将带您一步步了解如何使用Python计算判别系数,并通过一个实际示例来说明其应用。 ## 判别系数的定义 判别系数通常用R²表示,公式为
原创 2024-09-26 07:36:31
30阅读
Python内置的求绝对值的函数abs()为例>>> f = abs >>> f(-10) 10变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。函数名其实也是变量abs指向10后,就无法通过abs(-10)调用该函数了!因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10>>> abs = 10 &
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5