摘要Pandas是基于numpy来构建的，让numpy为中心的应用变得更加简单。Pandas主要包括两个数据结构，Series和DataFrame。既能处理时间序列的数据也能处理非时间序列的数据，同时在处理缺省值上面非常灵活。一.主要数据结构Series可以把series理解为一维数组或者向量，由value以及index组成。1.创建series>>> import pandas
矩对于随机变量X,X的K阶原点矩为X的K阶中心矩为期望实际上是随机变量X的1阶原点矩,方差实际上是随机变量X的2阶中心矩变异系数(Coefficient of Variation):标准差与均值(期望)的比值称为变异系数,记为C.V偏度Skewness(三阶)峰度Kurtosis(四阶)##偏度与峰度##利用matplotlib模拟偏度和峰度 ###计算期望和方差import matplotlib
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2024-05-30 12:24:38
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参考『http://stat-design.blogspot.sg/search?updated-min=2011-01-01T00:00:00-06:00&updated-max=2012-01-01T00:00:00-06:00&max-results=4』
We know that the Mean gives us the central tendency of the d
# Python谱峭度分析程序的实现指南
谱峭度分析是一种用于信号处理和数据分析的方法，有助于我们了解一个数据集的分布特征。今天，我将教你如何使用Python实现谱峭度分析程序。我们将通过以下几个步骤完成整个过程。
## 流程概述
下面是我们需要遵循的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-27 03:48:22
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目录一、基本理论1. PSO算法2. VMD算法3. MCKD算法3.1 算法简介3.2 算法原理二、PSO_VMD_MCKD三、MATLAB代码参考文献 一、基本理论1. PSO算法有关PSO的介绍请阅读博文：PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码2. VMD算法有关VMD的介绍请阅读博文：VMD算法3. MCKD算法3.1 算法简介最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated
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2023-09-24 08:34:04
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# Python 中的偏斜度因子与峭度因子计算教程
在统计学中，偏斜度（Skewness）和峭度（Kurtosis）是用于描述数据分布形态的重要指标。本文将教你如何使用 Python 计算这些因子。这里我们将逐步进行，从设置环境到计算和可视化结果，最后将得出有用的结论。
## 流程概述
为了实现计算偏斜度和峭度因子，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视
一.概述反卷积又称转秩卷积(Transposed Convolution)，上采样(Upsampled )。其作用举例如下：1.当我们用神经网络生成图片的时候，经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片。  
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2024-08-02 14:55:55
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目录一、Matlab快速绘制栅格地图1、几种常用的地图形式：1.1、尺度地图：1.2、拓扑地图：1.3、语义地图：2、栅格地图用于路径规划的优势：3、matlab绘制栅格地图的核心函数及思想：3.1、colormap函数：3.2、sub2ind函数：3.3、ind2sub函数：3.4、为了在栅格地图呈现随机障碍物的效果，可以设置障碍物出现频率数值，根据该数据在所有栅格中生成随机数，从而确定障碍物
## 最大相关峭度反卷积方法实现
在信号处理与图像处理中，“最大相关峭度反卷积”是一种常用的技术。本文将详细介绍如何用 Python 实现这一过程，且确保您能够理解每个步骤。
### 整体流程概览
在实现最大相关峭度反卷积之前，先来整理一下步骤，以便更清晰地理解。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-28 03:52:06
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1.Ali Borji, Laurent Itti, Exploiting Local and Global Patch Rarities for Saliency Detection, CVPR20121) 系统框架： 2) 算法思路：①
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2023-11-28 21:53:27
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我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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# 如何计算偏度（Skewness）- Python实现指南
## 引言
在统计学中，偏度是用来描述数据分布形态的指标。它可以帮助我们判断数据分布是否对称，以及分布的偏斜方向。对于刚入行的小白来说，计算偏度可能会有些困难。本篇文章将带你一步一步了解如何使用Python计算偏度，以及实现的方法和代码。
## 流程概述
下面的表格展示了计算偏度的整个流程：
```
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-10 05:34:11
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# 模块度计算在社区发现中的应用
在网络科学和社交网络分析中，模块度（Modularity）是一个重要的指标，用于评估网络中社区结构的质量。简而言之，模块度衡量的是网络中节点聚集在同一社区的程度。较高的模块度意味着节点之间的连接比跨社区的连接更加密集。
## 模块度的计算原理
模块度（Q）的计算方法如下：
- 设网络中有 \( m \) 条边，\( A \) 为邻接矩阵，\( k_i \)
# Python计算偏度
## 介绍
在统计学中，偏度是描述数据分布偏斜程度的一种度量方式。它能够帮助我们了解数据的分布形态和对称性。通过计算偏度，我们可以判断数据集的偏斜方向以及偏斜程度。
在本文中，我们将介绍如何使用Python计算数据集的偏度，并通过代码示例演示如何实现。
## 什么是偏度？
偏度是一个统计术语，用于描述数据分布的偏斜程度。当数据分布呈现左偏态时，偏度为负值；当数据
原创
2024-01-23 04:43:53
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在数据科学和机器学习应用中，间隙度的计算是评估数据集分布特征的一部分。本文将通过 Python 的实际应用，带你一步步完成间隙度的计算过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境已经搭建好。下面是所需的依赖项和安装命令，适用于多平台用户。
**依赖安装指南**
我们需要安装以下 Python 库：
- `numpy`
- `scipy`
- `matplotlib`
```bas
# 线性度计算在Python中的实现
线性度（Linearity）是一个测量量器在一种基准状态下的输出与输入之间关系的好坏。在数据科学、工程和测量中，线性度常用于校准设备表现的准确性。本文中，我们将探讨如何在Python中实现线性度计算，并使用可视化工具来展示数据。
## 线性度的基本概念
线性度的定义是：设备或系统的实际输出与其理想输出之间的差异。如果一个测量系统是线性的，那么输入与输出之
在我看来，python社区分为了三个流派，分别是python 2.x组织，3.x组织和PyPy组织。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。这篇文章将聚焦于一些通用代码的优化技巧以及编译成C后性能的显著提升，当然我也会给出三大主要python流派运行时间。我的目的不是为了证明一个比另一个强，只是为了让你知道如何在不同的环境下使用这些具体例子作比较。使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使
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2024-07-04 16:15:00
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度分布[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
关于支持度、置信度、提升度以及apriori算法的理解（简单版）理解支持度所谓支持度，就是比如说10个用户购买商品，有8个用户购买商品A，那么商品A的支持度就是80%。支持度越大，关联规则越重要，因为支持度大代表买的人多呀。 这里的商品A可以是一件商品，也可以是几个商品组成的集合。小于最小支持度的A会在算法过程中被淘汰掉。理解置信度这个概念学过概率论就比较好理解，简单地说是购买商品A的人，会有多大
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2023-10-05 14:31:56
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