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。例： def calc(n):
print(n)
if int(n/2) ==0:
return n
return calc(int(n/2))
calc(10) 案例：二分查找 def BinarySearch(1,key):
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2023-12-06 20:03:58
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# 理解Python中的`displot`函数
在数据科学和统计分析中，数据的可视化是非常重要的一环。它不仅能帮助我们更好地理解数据，也能为我们提供数据之间关系的直观展示。在Python中，Seaborn库提供了一个强大的函数——`displot`，用于绘画单变量和双变量的分布图。本文将深入探讨`displot`函数的使用，包括它的用法、常见参数，配合代码示例，帮助您轻松理解如何使用这个函数。
python内置函数系列之set（二）discard（丢弃，删除）介绍："""
Remove an element from a set if it is a member.
If the element is not a member, do nothing.
"""即：如果元素是成员，则从集合中删除它。如果元素不是成员，则不执行
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2023-11-02 10:11:47
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# Python绘图与图例（Legend）的实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何在Python中实现绘图和添加图例。在这篇文章中，我们将使用`matplotlib`库来完成这个任务。`matplotlib`是一个强大的Python绘图库，广泛应用于数据可视化。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现绘图和添加图例的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-07-22 03:40:25
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file打开文件有两种方式，函数用file()或者open()。打开后读入文件的内容用read()函数，其读入是从文件当前指针位置开始，所以需要控制指针位置用：一、先介绍下file读入的控制函数：seek(offset,where): where=0从起始位置移动，1从当前位置移动，2从结束位置移动。当有换行时，会被换行截断。seek()无返回值，故值为None。# 将文件打操作标记移到offse
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2024-10-11 13:09:52
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使用mplfinance的时候，我们通过设定参数style，可以得到多种多样的图像风格。style参数常用的内置样式有：‘binance’, ‘blueskies’, ‘brasil’, ‘charles’, ‘checkers’, ‘classic’, ‘default’, ‘mike’, ‘nightclouds’, ‘sas’, ‘starsandstripes’, ‘yahoo’。 这些内
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2024-07-26 21:51:04
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给定一个数据样本集，若想得到总体的概率分布，通常有两类方法：参数估计和非参数估计。参数估计需要先假定这个数据样本服从某种分布，再使用数据去拟合分布中的参数，含有较大的主观成分。而非参数估计，即核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE），不需要预先假设，从数据本身出发，来估计未知的密度函数。一、估计过程1、以每个点的数据+带宽（邻域）作为参数，用核函数估计样本中每个数据
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2023-08-02 06:53:51
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preface: 在使用python的路上，总会遇到各种问题，各种trick，正如《Effective
Python:编写高质量Python代码的59个有效方法》、《编写高质量代码——改善Python编程的91个建议》，以下也是自己在路上不断积累并且觉得有用的trick。1.字典的get()函数：D.get(k[,d]):若k在字典D中，则为其原来的valu
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2024-07-11 09:19:32
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# Python KDE: An Introduction to Kernel Density Estimation
: None
+ evaluate(x: float): float
}
原创
2023-08-31 05:41:30
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1.seaborn介绍Seaborn是以matplotlib为底层，更容易定制化作图的Python库 Seaborn官网：Seaborn官网 Seaborn是对matplotlib的基础上进行更高级的封装，作图更加容易。matplotlib更加灵活，可以定制化，而seaborn像是更高级的封装，使用更加快捷方便。seaborn安装 pip install seaborn==0.11.2 #最稳定的
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2024-01-25 22:12:41
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Python3入门机器学习9.3 核函数首先回顾一下SVM算法的本质，就是求解以下最优化问题：在求解这个最优化问题的过程中，我们需要将其变形，变成在数学上更好解的形式（不进行推导过程的介绍）： 在我们转变的这个式子中，对于样本数据集任意的两个向量都要进行向量间的点乘。如果我们想使用多项式特征的话，方块中的式子就变为如下： 而核函数是这样的思想：有没有可能不将这两个样本点xi和xj先分别转换成xi‘
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2023-10-11 08:45:49
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在机器学习和数据科学领域中，KDE（核密度估计）是一种重要的平滑技术，用于估计随机变量的概率密度函数（PDF）。如何在Python中高效计算KDE，相信是许多开发者和数据分析师需要面临的问题。本文将详细描述求解“Python 求 kde”的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优、安全加固等。
## 环境预检
在开始进行KDE计算之前，必须确保计算环境的准备工作。例如，确保P
# Python 直方图与 KDE：数据可视化的强大工具
在数据分析和机器学习的领域，数据可视化是一项至关重要的技能。它可以帮助我们从繁杂的数据中提取有价值的信息，找到数据的内在规律。本文将探讨如何使用 Python 绘制直方图（Histogram）和核密度估计（KDE），并通过相关示例来展示这些工具的强大之处。
## 直方图与 KDE 概述
- **直方图** 是一种通过将数据分为不同的组
# Python 中的 KDE 使用：密度估计技术简介
## 什么是 KDE？
核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数的方法，用于估计随机变量的概率密度函数。与传统的直方图方法不同，KDE可以提供更平滑的密度曲线，更有效地捕捉数据的分布特征。Python 的 `scipy` 和 `seaborn` 库为实现 KDE 提供了便捷的工具。
## 为
原创
2024-09-22 07:10:39
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# Python中的KDE拟合
在数据分析和数据科学领域，我们经常需要对数据进行可视化和拟合，以便更好地理解数据的分布和趋势。其中一种常用的方法是使用核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）来拟合数据的概率密度函数。Python提供了许多库和工具来实现KDE拟合，本文将介绍如何使用Python进行KDE拟合，并提供实例代码演示。
## 什么是KDE？
KDE（
原创
2024-02-02 11:12:33
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# 在Python中实现KDE（核密度估计）
核密度估计（KDE）是一种用于估计随机变量的概率密度函数的方法。它通常用于数据分析、可视化和建模。接下来，将为刚入行的小白提供一个详细的教程，让你能够在Python中实现KDE。
## 整体流程
在开始编程之前，我们先了解整个实现过程。以下是实现KDE的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
废话不说，进入正题。。。前置知识高斯消元法是解线性方程组的方法之一 首先，线性方程组了解一下： 可认为线性方程组就是一次方程组。如图： 如果存在常数c1,c2,c3,...,cn代替x1,x2,x3,...,xn,使上图的每个方程成立，则称（c1,c2,c3,...,cn）为方程组的一个解. 解方程就是求其全部解显然对线性方程组进行以下三种变换,所得方程组解集不变(
Seaborn介绍官方链接：Seaborn: statistical data visualizationSeaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很
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2023-11-22 22:14:49
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# 使用Python进行多个类别的KDE密度估计
在数据分析和可视化中，KDE（核密度估计）是一种常用的非参数方法，可以有效地估计随机变量的概率密度函数。尤其是在处理多个类别的数据时，KDE能够帮助我们直观地理解数据的分布情况。本文将介绍如何使用Python进行多个类别的KDE密度估计，并结合相关的可视化工具，包括饼状图和流程图。
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备一个包含多个类别的数
原创
2024-09-16 06:28:49
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由于以前并没有使用过julia，最近两天才刚刚学，这也算是一个简易的julia开箱了吧MPAS 模式由来已久，但是处理MPAS的数据一般情况下都是利用NCL /IDL来完成的。NCAR在今年年初宣布不再更新NCL后，python就扛起了分析脚本的大旗。虽然NCAR在conda–forge上给出了PyNgl,PyNio解决方案。但是由于不知名的网络原因和与原来的库发生了版本冲突，至今我也没有使用上P
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2024-09-27 22:56:21
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