阿伦(Allan)方差分析广泛应用于惯性器件的随机误差建模,常见的有陀螺误差分析。我需要对光纤陀螺的随机误差进行分析,故对阿伦方差的的原理以及python代码实现进行了整理,其中理论参考严恭敏老师的《惯性仪器测试与数据分析》第八章,python代码参考Allen B. Downey的《Think DSP》1统计学中用均值和方差描述随机变量,但是,Allan 在1966年分析铯原子频标的频率稳定度时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-12 13:24:51
                            
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            前言Numpy是一个开源的Python科学计算库,它是python科学计算库的基础库,许多其他著名的科学计算库如Pandas,Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下:Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-25 12:33:26
                            
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            demo展示这是一个剪刀石头布预测模型,会根据最近20局的历史数据训练模型,神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验?保持两种语言,和两个框架的API文档处于打开状态,并随时查阅:Python,JavaScript;Pytorch,TensorFlow JS(用浏览器 F3 搜索关键词)。可选阅读,《动手学深度学习》,掌握解决常见学习问题时,Pytorch 和 TensorFl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用ndarray进行存储: import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础,基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算,使得这些数学函数能够直接对数组进行操作,将本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            之前学的: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象,然后让第5个元素等于1import numpy as npndarry =np.zeros 0., 1., 0., 0., 0., 0.,...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                                2093阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            numpy.argsortnumpy.argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None)Returns the indices that would sort an array. 返回排序数组的索引。Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            numpy.tilenumpy.tile(A, reps)Construct an array by repeating A the number of times            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            简介 NumPy是一个开源的Python库,主要用在数据分析和科学计算,基本上可以把NumPy看做是Pyth            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Numpy创建数组 引入: 上次我们了解了Numpy操作的对象是Ndarray数组,并学习了一些Numpy数组的基本属性。实际上,Numpy的基本思想就是面向数组编程,在数据处理中,我们往往需要对某一行或列进行处理,这时就需要用Numpy提取为Ndarray对象进行处理。现在让我们真正开始Numpy ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝?1.深拷贝--np.copy()深拷贝的特点:2.浅拷贝浅拷贝的特点:3.视图view()Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝?所谓拷贝,就是赋值。把一个变量赋给另外一个变量,就是把变量的内容进行拷贝。把一个对象的值赋给另外一个对象,就是把一个对象拷贝一份。1.深拷贝--np.copy()通过”深拷贝“得到的变量互不干扰,其中一个变量的值改            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            NumPy模块;原生数组,创建数组;随机数数组:设定取值范围,设定输出格式和精度;操作数组:多维数组的切片和访问,数组属性,操作(变形、排序、拼接、统计、转置、反转、旋转)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            NumPy基本操作,参考《Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and matploatlib》 ——Second Edition, Robert Johansso... ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Numpy提供多维数组对象(以存储同构或者异构<即结构数组>数据)以及操作这些对象的优化函数/方法。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ①创建数组import numpya = numpy.array([[1,2,3,5,6,7,8],            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                            2021-09-05 00:37:00
                            
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