python 基础知识(一) 一、python发展介绍 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为程序的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。Python是从ABC发展起来，主要受到了Mo
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2024-02-27 12:16:43
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Python-python基础01本章内容Python介绍变量数据类型if…elsefor循环break and continuewhile 循环一、python介绍python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。目前Python主要应用领域：云计算:
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2024-06-03 20:01:54
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原创
2022-03-23 11:24:09
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目录2.1低而长的学习曲线2.2Python的优势2.3在你的计算机中安装Python2.4如何运行Python程序2.5文本编辑器2.6寻求帮助Python语言是一种流行的编程语言，在生物信息学和网络编程中广泛应用。Python之所以能被生物学家广泛使用，是因为它特别适合用来解决生物信息学问题。Python也是一个应用程序，就像你在计算机中安装的其他应用程序一样。对于大多数生物学实验室使用的各种
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2024-08-19 17:15:25
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本人最近在进行CNN神经网络的前向传播相关工作，其中用到了卷积操作，因此对Python自带的卷积函数进行简单了解，以方便自己的使用。1、函数一：tf.nn.convolution(input, filter, padding, strides=None,dilation_rate=None,name=None,data_format=None)测试代码如下：import tensorflow as
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2023-05-31 18:57:57
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当前Python使用越来越广泛，并且越来越多的人开始学习Python，不仅是从事IT行业的技术人员， 其他行业的人员也开始学习Python，以解决自己平时工作中的一些困境，同时最近少儿编程也开始流行，在电脑上进行编程学习很是方便，但是如果当前手头上没有电脑怎么办呢？学会在手机上进行python代码的编写将是一个非常有必要的工作，现在就介绍一款能在手机上进行python代码编写的APP应用-qpyt
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2023-10-18 10:35:06
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例题： 2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 （请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题 葡萄酒的评价确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。附件1给出了
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2024-09-25 15:56:04
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# KNN算法及其Python实现
## 什么是KNN？
KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻算法）是一种用于分类和回归的简单算法。其基本思想是：对象分类时，根据训练数据集中k个距离当前对象最近的训练实例的类别来决定当前对象的类别。当k=1时，KNN就是一种最简单的分类算法。KNN在许多实际应用中十分有效，如推荐系统、图像识别等。
## KNN的工作原理
KNN算法的工
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2024-10-11 08:07:37
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Hello，大家好！Rose今天分享一下CCA的相关原理以及Python应用，CCA在EEG等脑电数据的特征提取中使用很多，很有必要熟悉其原理。CCA典型相关分析CCA(canonical correlation analysis)利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个
先草草上传一个...
相关系数代码篇目录相关系数代码篇1 R实现1.1 选定相关系数1.1.1 正态分布检验1.1.2 离群值检测1.2 计算1.3 绘图2 Python实现2.1 选定相关系数2.1.1 正态分布检验2.1.2 离群值检测2.2 计算2.3 绘图 相关系数是对变量间相关程度的度量（我好像又在讲废话了?）。我最近发现vscode和Jupyte
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2023-10-06 15:14:57
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时序模式常用时间序列模型如下：模型名称描述平滑法利用修匀技术，削弱短期随机波动的影响，包括移动平均法和指数平滑法趋势拟合法建立回归模型，分为线性拟合和曲线拟合组合模型长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动，分为加法模型和乘法模型AR模型以前p期的序列值为自变量建立线性回归模型MA模型以前q期随机扰动为自变量建立线性回归模型ARMA模型AR+MA综合ARIMA模型差分平稳序列ARCH模型序列具有异
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2024-02-16 10:51:52
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#coding=utf8'''字符串是Python中最常见的类型。可以通过引号见包含字符的方式创建。Python里面单引号和双引号的作用是相同的。字符串是不可变类型，就是说改变一个字符串的元素需要新建一个新的字符串。字符串是由独立的字符组成，并且这些字符可以通过切片操作顺序地访问。'''class StringClass(object): ''' 创建一个字符串就像
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2022-06-15 18:05:23
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在数据分析和时间序列处理的过程中，偏自相关图（PACF）是一种重要的工具，可以帮助我们理解时间序列数据的内在结构。今天，我将与大家分享如何使用 Python 绘制偏自相关图的具体过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案。这将是一个全面的技术指南。
### 环境配置
在开始之前，我们需要设定一个适合的 Python 环境，以便绘制偏自相关图。确保安装以下依赖项：
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1. 引言真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。 一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值，另一类方法用一些潜在变量来代表整个数据。前者的代表是 线性回归，后者一个典型的例子是 主成分分析。本文将会用这两种典型的线性相关分析方法进行异常检测。需要明确的
空间自相关是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性，如生物多样性指数较高只是因为周边的值较高影响所致，所以要尽量避免这一效应，虽然最近有文章探讨排除与否好像不是很大……言归正传，排除的方法很多，在R里面有相应的包，但是往往数据整理需要一定功夫，不如SAM(http://www.ecoevol.ufg.br/sam/)软件来的快，所以本文讲述一下如何用SAM软件来做。 1
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2024-02-02 07:30:54
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目录1 典型相关分析的基本思想典型相关的数学描述 复相关系数：偏相关系数1 典型相关分析的基本思想通常情况下，为了研究两组变量的相关关系，可以用最原始的方法，分别计算两组变量之间的全部相关系数，一共有 pq 个简单相关系数，这样又繁琐又不能抓住问题的本质。如果能够采用类似于主成分的思 想，分别找出两组变量的各自的某个线性组合，讨论线性组合之间的相关关系，则更简捷。 首先分别在每组变量中找
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2024-05-27 19:20:43
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# Python中的皮尔森相关系数计算方法
## 1. 介绍
皮尔森相关系数是一种测量两个变量之间相关性强弱的统计方法。在Python中，我们可以使用`numpy`和`pandas`库来计算皮尔森相关系数。
## 2. 流程
下面是计算皮尔森相关系数的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 数据预处理
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2023-08-10 05:55:24
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相关分析（《Python数据分析基础》学习笔记）一、函数关系与相关关系1.函数关系2.相关关系（1）相关关系的定义（2）相关关系的分类二、简单相关分析1.散点图2.相关系数（1）numpy包计算简单相关系数（2）pandas包的DataFrame计算简单相关系数（3）scipy包计算简单相关系数（4）scikit-learn包计算简单相关系数三、偏相关分析四、点二列相关分析五、非参数相关分析（1
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2023-08-14 22:36:20
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from math import sqrt
def multipl(a,b):
sumofab=0.0
for i in range(len(a)):
temp=a[i]*b[i]
sumofab+=temp
return sumofab
def corrcoef(x,y):
n=len(x)
#求和
sum1=s
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2023-06-16 17:01:55
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Python相关性分析代码
原创
2023-05-27 14:06:21
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