这些函数不适用于复数；如果你需要计算复数，请使用 cmath 模块中的同名函数。将支持计算复数的函数区分开的目的，来自于大多数开发者并不愿意像数学家一样需要学习复数的概念。得到一个异常而不是一个复数结果使得开发者能够更早地监测到传递给这些函数的参数中包含复数，进而调查其产生的原因。
该模块提供了以下函数。除非另有明确说明
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2024-08-28 20:46:52
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1.sys函数,自行百度;2.copy函数,和Java中的copy一样,有浅拷贝深拷贝两种,自行百度;3.偏函数 这个函数挺有意思的,python的骚操作,用不用都行；from functools import partial
# 定义一个测试函数
def testPartialFunction(a, b, c=1):
return a + b + c;
# 使用偏函数,此时定义了
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2024-06-23 21:41:50
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学习机器学习算法时，经常会碰到数理统计中置信区间、置信度，虽然学习过相关课程，但是每次遇到它总是懵懵懂懂，似懂非懂。为了对这两个概念有深入的了解，这里做了相关的介绍。为了不老是纠缠于数理统计理论，或者学习了概念之后又无法应用的情况发生，这里以一个机器学习特征工程中常用的异常值检测算法--3sigma模型，来解释这两个概念，这样你既学会了一种异常值模型，又弄懂了这个概念，这个买卖划得来。异常值检测算
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2023-10-07 23:15:33
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py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感
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2024-07-11 11:39:56
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聚类算法是机器学习中涉及对数据进行分组的一种算法。在给定的数据集中，我们可以通过聚类算法将其分成一些不同的组。在理论上，相同的组的数据之间有相同的属性或者是特征，不同组数据之间的属性或者特征相差就会比较大。聚类算法是一种非监督学习算法，并且作为一种常用的数据分析算法在很多领域上得到应用。 在数据科学领域，我们利用聚类分析，通过将数据分组可以比较清晰的获取到数据信息。今天我们来看看，作为数据科学家需
import cv2 as cv
import numpy as np
#传入灰度图像
#sigma是高斯分布的标准差，avr是均值
def makeNoise(img,sigma,avr):
img2=img.copy()#使用副本，不用原本的
row,col=img2.shape#row和col都是列表类型，代表行数，列数
for x in range(0,row):
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2024-01-18 21:49:52
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python练手100例-基于python3.6：#python 3.6
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
#部分参考菜鸟教程改写
#1 有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？
for i in range(1,5):
for j in range(1,5):
for k in rang
这篇文章主要介绍了Python3常用内置方法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下max()/min()传入一个参数 (可迭代对象), 返回这个可迭代对象中最大的元素可以设置default关键字参数, 当这个可迭代对象为空时, 返回default的值传入多个参数, 返回这些参数中最大的参数多个参数必须是同类型的两种方法都可以设置k
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2023-12-12 09:29:42
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# 如何实现"PYTHON种sigma"
## 整体流程
下面是实现"PYTHON种sigma"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义一个函数 |
| 3 | 计算sigma值 |
| 4 | 输出结果 |
## 代码实现
### 步骤1：导入必
原创
2024-04-09 03:42:39
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文章目录基于3σ原则检测异常值代码实现测试基于箱型图检测异常值异常值的处理 基于3σ原则检测异常值3σ原则，又称拉依达准则。是指假设一组检测数据只含有随机误差。对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，凡是超过这个区间的误差都是粗大误差，在此误差范围内的数据应予以剔除。正态分布概率公式中，σ表示标准差，μ表示平均数，f(x)表示正态分布函数。正态分布公式正态曲线下，横轴区间（μ-σ,
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2023-11-22 11:14:17
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# Python中的sigma求和
在数学中，sigma符号（Σ）代表求和的概念，即将一系列的数相加得到总和。在Python编程语言中，可以使用循环结构来实现sigma求和的功能。本文将介绍如何在Python中使用sigma符号来求和，并给出代码示例。
## Sigma求和的概念
sigma求和的一般形式为：
```
Σ (表达式, 初始值, 结束值)
```
其中，表达式是要进行求和的
原创
2024-05-27 03:32:26
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文章目录Python基础 P6 函数函数基础创建和调用函数的参数函数的返回值函数进阶函数文档作用域内嵌函数global和nonlocallambdafiltermap递归递归基础斐波那契数列进阶练习更多内容 Python基础 P6 函数函数基础随着编写的代码量不断增加，结构也日益复杂编程大师Martin Fowler先生曾经说过：“代码有很多种坏味道，重复是最坏的一种！”，要写出高质量的代码首先
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2024-01-26 06:44:36
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摘要GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)被誉为万能分布近似器, 其拥有强悍的数据建模能力. GMM使用若干个高斯分布的加权和作为对观测数据集进行建模的基础分布, 而由中心极限定理我们知道, 大量独立同分布的随机变量的均值在做适当标准化之后会依分布收敛于高斯分布, 这使得高斯分布具有普适性的建模能力, 继而奠定了使用高斯分布作为主要构成部件的GMM进行数据建模的理论
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2017-03-28 14:57:00
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对于高斯混合模型是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属于哪类我们并不知道，现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布。这时， 我们就可以用高斯混合模型来进行描述。怎么入手呢？ 高斯混合模型：我们这么想，因为样本集合潜
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2024-07-15 07:50:00
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其中包括Hmisc、pastecs和psych。由于这些包并未包括在基础安装中。> library(Hmisc)
> describe(mtcars[vars])
mtcars[vars]
3 Variables 32 Observations
-------------------------------------------------------------
# Python 计算高斯分布的 3σ
高斯分布（或称正态分布）是统计学中一个非常常见的数据分布，因其具有许多重要的性质而广泛应用于各种领域，如自然科学、社会科学和工程技术。本文将围绕高斯分布的 3σ 规则展开讨论，并提供相应的 Python 代码示例。
## 什么是高斯分布？
高斯分布的概率密度函数（PDF）由以下公式定义：
\[
f(x) = \frac{1}{\sigma \sqr
原创
2024-09-05 05:07:03
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一、介绍在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴3σ原则为数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973二、代码数据主要是一串相似的值，自己提前判断能不能用σ就好了。用于处理小概率事件的剔除，当然，剔除是有代价的，需要样本数量足够大，具体要多大还得看你自己想提出成什么
（一）、空间分析域或变换1、平滑均值滤波 2、平滑中值滤波原理：卷积域内像素值从小到大排序，取中值。（为什么卷
## Python 高斯拟合 3sigma 的概率计算
高斯拟合是一种常见的数据分析技术，常用于数据的分布分析。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 进行高斯拟合，并计算符合 3sigma 范围内的概率。接下来，我们将分步骤进行演示。
### 整体流程
我们将通过以下步骤来实现目标：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2
