简单累计功能Series sum() 返回一个 统计值DataFrame sum。默认对每列进行统计设置axis参数,对每一行 进行统计describe()可以计算每一列的若干常用统计值。获取seaborn planets数据github: https://github.com/mwaskom/seaborn-data.gitwindows: 放在用户目录下(在线下载卡。超时。)dropna(
# 使用 Python 计算 t 分布的基础指南 在数据分析和统计中,t 分布是一种常见的概率分布,通常用于处理小样本数据。本文将介绍如何在 Python计算 t 分布的过程,包括步骤和代码示例。 ## 流程概述 在开始编写代码之前,让我们概述实现这个功能的流程,便于理解。下面是我们需要遵循的步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 9月前
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1 面上的应力分布我们在描述一个面上力的分布时,通常使用的是应力的概念。某个位置的应力,表示包含这个位置点的无限小面积上的单位面积力。如果用数学极限的形式进行描述,就是:\[{\bf{T}} = \mathop {\lim }\limits_{\delta A \to 0} \frac{{\delta {\bf{F}}}}{{\delta A}}\]流体中也是如此,对于一个给定的面,我们可以用应力
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概率分布python实现 接上篇概率分布,这篇文章讲概率分布python的实现。文中的公式使用LaTex语法,即在\begin{equation}至\end{equation}的内容可以在https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php?lang=zh-cn页面转换出 正确的格式二项分布(Binomial Distribution)包含n
转载 2023-05-28 15:35:19
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正态分布: ''' Scipy中的stats模块包含了多种常用的数据统计函数,包括连续和离散两种随机变量。 对于连续随机变量,可有如下操作: rvs:随机变量进行取值,通过size给定大小 pdf:概率密度函数 cdf:累计分布函数 sf:生存函数,1-CDF ppf:百分点函数,累计分布函数的反函数 isf:生存函数的反函数 stats:返回期望和方差(mean()、var()) '''
前言 分布分析法,一般是根据分析目的,将数据进行分组,研究各组别分布规律的一种分析方法。数据分组方式有两种:等距或不等距分组。 分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛,常见的有用户性别分布,用户年龄分布,用户消费分布等等。 本文将进行如下知识点讲解: 1.数据类型的修改 2.新字段生成方法 3.数据有效性校验 4.性别与年龄分布
分布[编辑]维基百科,自由的百科全书    度分布是图论和网络理论中的概念。一个图(或网络)由一些顶点(节点)和连接它们的边(连结)构成。每个顶点(节点)连出的所有边(连结)的数量就是这个顶点(节点)的度。度分布指的是对一个图(网络)中顶点(节点)度数的总体描述。对于随机图,度分布指的是图中顶点度数的概率分布。 目录 隐藏] 1定义1
1 分位数(Quantile)分位数(Quantile),亦称分位点,是连续分布函数中的一个点,该点将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,这个点对应概率p。若概率0<p<1,随机变量X或它的概率分布的分位数Za,是指满足条件p(X≤Za)=α的实数,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。 分位数对于实际问题能提供更加全面的分析,无论是线性模型还是非线性模型,分
转载 2023-10-01 10:34:59
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本文用Python统计模拟的方法,介绍四种常用的统计分布,包括离散分布:二项分布和泊松分布,以及连续分布(指数分布、正态分布),最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inlin
1. numpy数组的按元素计算设完备事件组作为引发事件的个因素。诸因素的先验概率构成的序列为,在诸因素发生的条件下,事件的似然度构成序列,这两个序列是等长(所含元素个数相同)的。序列对应元素积之和,即为用全概率公式计算的事件的概率。Python的numpy包提供的数组array类的两个等长(所含元素个数相同)对象之间就支持这样的“按元素”运算:对应元素分别计算,得到一个新的数组(如图所示)。 运
探索 Pyrr: Python 中的几何计算库Pyrr 是一个基于 Python 的几何计算库,它提供了大量的算法和函数,用于处理向量、矩阵、点和其他几何数据类型。什么是 Pyrr?Pyrr 是一个轻量级且高效的几何计算库,旨在简化在 Python 程序中进行几何操作的过程。该库支持多种类型的向量、矩阵和点,并提供了一系列方便实用的功能,如矢量加法、减法、乘法、除法,以及旋转、缩放和平移等变换操作
# Python计算数据分布 数据分布是指数据在不同取值之间的分布情况。在数据分析和统计学中,我们经常需要了解数据的分布情况,以便更好地理解数据集的特征和进行相关的分析。 Python是一种功能强大的编程语言,提供丰富的库和工具来计算和可视化数据分布。本文将介绍如何使用Python计算和可视化数据分布,包括直方图、核密度估计和箱线图等常见的数据分布方法。 ## 准备数据 首先,我们需要准
原创 2023-11-23 14:26:15
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# Python计算伽马分布 伽马分布是一种连续概率分布,广泛应用于统计学、概率论以及多种实际问题中。尤其在生物统计、工程和经济学领域,伽马分布扮演着重要的角色。本文将介绍伽马分布的基本概念,并提供一个使用Python计算伽马分布的代码示例,通过可视化手段帮助我们更好地理解这一分布。 ## 伽马分布基本概念 伽马分布由两个参数定义:形状参数 \(\alpha\) 和尺度参数 \(\beta\
原创 9月前
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# Python 计算频数分布 频数分布是统计学中常用的一种数据分析方法,用于统计某个特定值在一个数据集中出现的频率。Python 提供了多种方法用于计算频数分布,本文将介绍其中两种常用的方法:使用 `collections` 模块和使用 `numpy` 库。 ## 使用 `collections` 模块 `collections` 模块是 Python 标准库中提供的一个用于处理集合类的模
原创 2023-12-23 05:21:37
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random模块用于生成伪随机数源码位置: Lib/random.py(看看就好,千万别随便修改)真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机,是
# Python正态分布概率计算的实现 ## 概述 在统计学中,正态分布(也称为高斯分布)是一种常见的连续概率分布。在使用Python进行数据分析和机器学习时,我们经常需要计算正态分布的概率。本文将介绍如何使用Python实现正态分布概率的计算。 ## 步骤 下面是实现Python正态分布概率计算的步骤: | 步骤 | 描述 | |:--------:|:-------| | 1 | 导入所
原创 2023-12-26 07:41:18
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# 如何用 Python 计算超几何分布 超几何分布是一种统计分布,用于描述在没有放回的情况下,从有限总数中提取样本的概率分布。本文将教你如何使用 Python 计算超几何分布,并展示相应的饼状图。 ## 流程概述 我们将按照以下步骤进行超几何分布计算: | 步骤 | 说明 | |------|-------------------
原创 2024-10-17 13:38:20
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# Python计算频率分布直方图 ## 引言 频率分布直方图是一种用于展示数据分布情况的图表,它将数据分成若干个区间,并统计每个区间内的数据个数或频率。Python提供了多种方法来计算和绘制频率分布直方图,本文将介绍其中的一种方法,并提供代码示例进行演示。 ## 什么是频率分布直方图 频率分布直方图是一种图形化的手段,用于展示一组数据的分布情况。它将数据分成若干个区间,然后统计每个区间内
原创 2023-08-18 16:31:10
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       让我们先从离散变量开始探讨联合概率分布。   首先,我们给定一个如下的样本空间:{hhh,hht,hth,thh,htt,tht,tth,ttt}   用这个样本空间代表连续三次投硬币可能产生的结果,h为正面,t为反面。   在概率论中,一个重要的思想是认为随机变量是从样本空间到实数的
本文继续补充个人对python基础语法的理解,这里主要讲数字类型和列表~目前还不算初级程序员把,但是一洗头就掉头发,现在都不敢洗头了~数字类型python中的数字类型:int(整型)、float(浮点型)、bool(布尔)、complex(复数)1. int(整型):所有整数对应的类型、(注意:在python2.x有long)2.float(浮点型):所有的小数对应的类型, 支持科学记数法语法pr
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