使用Matlab绘制简单的CDF数据统计分析图；结合代码编辑器和Matlab对实验Log进行简单的数据提取。
原创
2014-12-07 14:54:14
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文章目录累积分布函数定义示例说明Python 代码实现需要考虑相等数据吗？ 累积分布函数定义累积分布函数(cumulative distribution function, 缩写 CDF)，定义如下： 即累积分布函数表示：对离散变量而言，所有小于等于a的值出现概率的和。 示例说明用一个例子来理解累积分布函数： 比如对于一组数据：2, 3, 7, 6, 5, 0 先从小到大进行排序，变为：0, 2
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2024-06-23 22:52:39
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函数对象函数名是存放了函数的内存地址，存放了内存地址的变量都是对象，即 函数名 就是 函数对象函数对象的应用 1 可以直接被引用 fn = cp_fn 2 可以当作函数参数传递 computed(cp_fn, 100, 20) 3 可以作为函数的返回值 get_cp_fn(cmd): return add 4 可以作为容器类型的元素 method_map: 对应关系中的值该实例包含了函数对象的应用
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2024-01-02 11:27:11
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问题描述试题编号： 201703-1试题名称： 分蛋糕时间限制： 1.0s内存限制： 256.0MB问题描述 小明今天生日，他有n块蛋糕要分给朋友们吃，这n块蛋糕（编号为1到n）的重量分别为a1, a2, …, an。小明想分给每个朋友至少重量为k的蛋糕。小明的朋友们已经排好队准备领蛋糕，对于每个朋友，小明总是先将自己手中编号最小的蛋糕分给他，当这个朋友所分得蛋糕的重量不到k时，再继续将剩下的
关于类与对象的一些常用BIF（内置函数）1、issubclass(class,classinfo)含义：如果class是classinfo的子类，则返回True，否则返回false，用来判断子类关系2、isinstance(objiect,classinfo)含义：检查一个实例对象是否属于一个类，第一个参数为实例对象，第二个为类3、hasattr(object,name)作用：测试一个对象（obj
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2023-12-15 09:36:11
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文章目录参考自维基百科：一维高斯函数：二维高斯函数：多维高斯函数：参考自 http://cs229.stanford.edu/section/gaussians.pdf一元高斯协方差矩阵多元高斯函数 参考自维基百科：在数学上，高斯函数的形式为 对于任意实数常量。高斯函数的曲线为一个钟型曲线。参数为曲线波峰的高度，为波峰的中心的位置，为标准差，控制着曲线宽度。 高斯函数经常被用于表示一个正态分布随
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2023-12-08 13:19:10
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递归函数在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出：fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)
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2023-11-14 08:39:47
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2.1一、常用指令桌面点击右键 选择OpenTerminal打开终端pwd 打印当前在哪个目录ls 列出当前路径下的文件和目录mkdir 目录名 新建目录cd 目录名 进到指定目录python 运行Python解释器print “Hello World”代码验证： 补充：使用pwd命令打印当前在哪个目录，打印的是绝对
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2023-09-23 15:12:05
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# 什么是Java CDF
Java CDF是Java Common Data Format的缩写，是一种用于存储和交换科学数据的格式。它是Java程序员常用的数据格式之一，具有良好的可扩展性和跨平台性。Java CDF允许用户使用一种简单的方式来组织和访问数据，而不用担心不同操作系统之间的兼容性问题。
## Java CDF的特点
Java CDF的主要特点如下：
- **可扩展性**：
原创
2024-02-03 11:28:46
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CEF 即Cisco Express Forwarding，思科特快交换技术，是一种全新的路由交换技术。它的路右转发功强大，远远超出了快速交换。
优点：
1、可扩展性（Scalability）：当激活了分布式CEF（Distributed CEF）模式时，CEF在每一块线卡（line card）上也提供了全部的交换能力。
2、增强了性能：CEF使用CP
原创
2012-03-12 07:48:10
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【判断题】换档时,一般用两根拨叉轴同时工作【简答题】同步器有几种?为什么变速器中要装有同步器?【判断题】互锁装置的作用是当驾驶员用变速杆推动某一拨叉轴时,自动锁上其他所有拨叉轴。【单选题】1. 经营所得,适用百分之五至( )的超额累进税率;【填空题】目前,普通机械变速器的换挡机构有以下三种类型:滑动齿轮、接合套和 。【判断题】同步器能够保证 : 变速器换档时,待啮合齿轮的圆周速度迅速达到一致,以减
Probability density function (PDF) 概率密度函数 In probability theory, a probability density function (pdf), or density of a continuous random vae relative likelihood f...
原创
2023-11-07 14:00:28
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字节跳动⾯试前⼀⾯⼆⾯⼩结⾯试前头条的⾯试是三家⾥最专业的，每次⾯试前有专⻔的HR和你约时间，确定OK后再进⾏⾯试。每次都是通过视频⾯试，因为都是之前都是电话⾯或现场⾯，所以视频⾯试还是有点不⾃然。也有⼈觉得视频⾯试体验很赞，当然萝⼘⻘菜各有所爱。最坑的⼆⾯的时候对⽅⾯试官的⽹络⽼是掉线，最后很冤枉的挂了（当然有⼀些点答得不好也是原因之⼀）。所以还是有点遗憾的。字节一面：先⾃我介绍下聊项目，逆向系
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2024-07-24 15:47:33
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python 服从正太分布 离散情况 下 的概率密度函数scipy.stats库是分布函数库, 包含正太分布,泊松分布,卡方分布等导入scipy.stats库以后, 应用函数norm生成服从正太分布的概率密度函数, 具体法是: scipy.stats.norm(均值, 标准差)应用函数rvs()产生服从正太分布的随机样本; 具体用法是: scipy.stats.rvs(样本个数)概率密度函数pdf
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2023-11-14 06:30:26
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# 如何使用Python Seaborn绘制CDF图
## 简介
在数据分析和可视化领域，Seaborn是一个非常流行的Python库。它建立在Matplotlib之上，提供了更高级别的接口，使得数据可视化变得更加简单和美观。在本文中，我们将学习如何使用Seaborn库绘制CDF图（Cumulative Distribution Function），以帮助我们更好地理解数据分布。
## 准备工
原创
2023-07-31 11:27:04
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在拿到数据后，最需要做的工作之一就是查看一下自己的数据分布情况。而针对数据的分布，又包括pdf和cdf两类。下面介绍使用python生成pdf的方法：使用matplotlib的画图接口hist()，直接画出pdf分布；使用numpy的数据处理函数histogram()，可以生成pdf分布数据，方便进行后续的数据处理，比如进一步生成cdf；使用seaborn的distplot()，好处是可以进行pd
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2023-05-19 20:23:46
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使用python绘制cdf的多种方法首先我们先用随机函数编造一个包含1000个数值的一维numpy数组，如下：// An highlighted block
rng = np.random.RandomState(seed=12345)
samples = stats.norm.rvs(size=1000, random_state=rng)接下来我们将使用各种方法画出以上数据的累积分布图1、ma
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2023-08-20 09:09:05
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文件CDF（Common Data Format）是一种数据存储和传输的标准格式，广泛应用于科学计算和数据分析领域。通过Python编程语言，我们能够有效地处理CDF文件中的数据。本文将全面解析在使用Python处理CDF文件时可能遇到的问题及其解决方案。
### 版本对比
在使用Python处理CDF文件时，不同的库和版本之间存在显著的特性差异。以下展示了两个主要Python库：`space
# Python中如何使用CDF读取数据
CDF（Common Data Format）是一种用于存储和交换科学数据的文件格式，它广泛应用于天文学、气象学、地球科学等领域。Python提供了多个库来读取和处理CDF文件，其中最常用的是`cdflib`库。
本文将介绍如何使用Python中的`cdflib`库来读取CDF数据，并提供相应的代码示例。
## 安装cdflib库
首先，我们需要安
原创
2024-01-08 09:16:53
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常用的类Scanner类简介：Java提供的类，主要用于在dos窗口输入数据使用步骤：导包：import java.util.Scanner;创建对象：Scanner scan = new Scanner(System.in);调用方法(功能)：int num = scan.nextInt();整型：nextInt()，浮点型：nextDouble()，字符串：next()一cmd命令窗口相关cd
