##numpy函数库中一些经常使用函数的记录 近期才開始接触python，python中为我们提供了大量的库，不太熟悉。因此在《机器学习实战》的学习中，对遇到的一些函数的使用方法进行记录。（1）mat( )numpy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array），都能够用于处理行列表示的数字元素。尽管他们看起来非常类似，可是在这两个数据类型上运行同样的数学运算能够得到不同的结
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2024-08-10 08:45:39
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变形--扭曲 skew()扭曲skew()函数能够让元素倾斜显示。它可以将一个对象以其中心位置围绕着X轴和Y轴按照一定的角度倾斜。这与rotate()函数的旋转不同，rotate()函数只是旋转，而不会改变元素的形状。skew()函数不会旋转，而只会改变元素的形状。Skew()具有三种情况：1、skew(x,y)使元素在水平和垂直方向同时扭曲（X轴和Y轴同时按一定的角度值进行扭曲变形）；第一个参数
# 如何计算Python中的偏度（skewness）
## 简介
在统计学中，偏度（skewness）是用来衡量数据分布的不对称性的指标。它可以帮助我们了解数据分布是否偏向左侧或右侧，是否呈现尖峰或者平坦的形态。
## 流程
下面是计算Python中偏度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据
原创
2023-07-21 00:41:02
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# 用R语言计算偏度（Skewness）
偏度（Skewness）是描述数据分布不对称性的重要统计量。它可以帮助我们理解数据的分布特征：如果偏度为零，说明数据是对称的；如果偏度为正，说明数据右偏（长尾在右侧）；如果偏度为负，说明数据左偏（长尾在左侧）。本文将介绍如何使用R语言计算偏度，并结合示例代码进行深入了解。
## 1. 计算偏度的意义
在数据分析中，偏度是一个关键指标，反映了数据分布的
1.介绍 身为一个库，就必然有它封装的函数，这一节我们将学习numpy中的函数。2.函数 2.1 数学函数数学函数比较简单，只需简单的看一下即可，这儿不给例子。函数名作用参数解读np.sin(x)/np.cos(x)/np.tan(x)正弦/余弦/正切x：一个变量np.arcsin(x)/np.
Photo @mariascrivan.com文 | 陈昌毅导读随着软件项目代码的日积月累，系统维护成本变得越来越高，是所有软件团队面临的共同问题。持续地优化代码，提高代码的质量，是提升系统生命力的有效手段之一。软件系统思维有句话“Less coding, more thinking（少编码、多思考）”，也有这么一句俚语“Think more, code less（思考越多，编
Numpy基础入门实例安装使用pip使用PyCharm入门实例基础运算Array基础创建各类矩阵矩阵基本属性索引取值矩阵运算Array分割Array合并深拷贝与浅拷贝 安装使用pip# 可以换国内源（如清华镜像）提高下载速度
pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用PyCha
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2024-04-04 12:54:19
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# 项目方案：使用Python和NumPy计算方差
## 1. 引言
方差是统计学中常用的概念，用于衡量数据集的离散程度。在数据分析和机器学习中，计算方差是一个重要的任务。Python是一种流行的编程语言，而NumPy是一个强大的数值计算库，提供了很多方便的函数和方法来处理数值计算任务。
本项目方案将介绍如何使用Python和NumPy计算方差。我们将涵盖以下内容：
1. 方差的概念和计算公
原创
2023-11-04 10:01:45
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import numpy as np import cv2 from PIL import Image #lenna.jpg # Create a black image #img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) #Python-opencv划线/画圆/椭圆/添加文字 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/gan_playe...
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2018-07-06 13:56:00
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WER(word error rate)经常作为语音识别任务的性能评测指标，WER的计算公式，直接从网上粘贴过来了。 一些语音识别框架（如：Kaldi、ESPNet等）中，都会包含wer的计算方法，其中ESPNet的结果展示如下： 我们希望用python实现上面的效果，首先来看看wer是怎么计算的。 首先，随便写个例子，ref（reference）表示标注文本序列，hyp（hypothesis）表
beta 分布的简单理解
二项分布和Beta分布二项分布在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的[是/非]试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。举两个例子就很容易理解二项分布的含义了：抛一次硬币出现正面的概率是0.5(p)，抛10(n)次硬币，出现k次正面的概率。掷一次骰子出现六点的概率是1/6，投掷6次骰子出现k次六点的概率。在上面的两个例子中，每次抛
>>> 2**np.arange(3, 6) array([ 8, 16, 32])
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2017-09-15 21:48:00
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目录Numpy、Pandas模块包简介数据操作分析实例操作：环境准备写代码实操部分总结体会Python语言自然不用多说了，专门做数据分析和数据挖掘、数据解刨的语言，模块很多使用方便。Numpy、Pandas模块包简介NumpyNumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数
NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 安装方法：pip install numpy 引用方式：import numpy as np NumPy:ndarry-多维数组对象 NumPy：ndarry-数据类型： NumPy：ndarry-创建： NumP
原创
2021-05-20 20:00:57
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# 用Python进行偏态检验（Skewness Test）
偏态（Skewness）是一种描述数据分布不对称性的统计量，主要用于确定数据集的分布特征。在统计分析中，判断数据偏态性的重要性不言而喻，因为它能够影响模型的选择及其性能。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行偏态检验，通过代码示例展示整个过程，同时会配合可视化图示帮助理解偏态的概念。
## 什么是偏态？
偏态通常分为
目录1. 相关度1.1 相关度(Relevancy)1.2 应用实例2. 决定系数(R^2) 机器学习中关于回归模型有时候需要衡量自变量和因变量之间的相关度，接下来介绍两个衡量相关度的指标：1. 相关度1.1 相关度(Relevancy)相关度是指两个事物间存在相互联系的百分比 相关度使用皮尔逊相关系数来进行衡量： 取值：[-1,1] 该值>0 表示两个变量之间是正相关的，值为0表示两个变
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2023-10-23 09:23:49
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1. 欧氏距离欧式距离欧氏距离是最常见也是最常用的一种距离计算方式，也叫欧几里得距离、 距离。 函数形式如下： 表示两个 维向量， 为两个 维向量的欧式距离。 python实现 import numpy as np
x = np.random.random(10)
y = np.random.rand
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2023-11-12 17:44:25
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目录 一、sum函数通用格式二、sum函数相关参数三、sum函数举例1、普通求和2、按单个属性（轴）求和3、按多个指定属性（轴）求和四、sum函数总结 一、sum函数通用格式sum函数的调用格式如下：numpy.sum(a, axis = None, dtype = None, out = None, keepdims = <no value>, initial = <
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2023-12-13 20:50:16
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目录 numpy简介 numpy前戏 numpy数据结构 numpy数据类型 numpy其他功能 numpy简介 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，也是pandas等其他数据分析的工具的基础 numpy具有多维数组功能，运算更加高效快速 下载模块 在notebook中如果需要执行pip命 ...
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2021-10-13 22:12:00
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Numpy是python数据科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象及处理数组的工具安装:pip install numpy1.创建数组np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况：1> 一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取 ...
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2021-10-21 18:07:00
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