文章目录1. Numpy简介2. Numpy ndarry:多维数组对象2.1 生成ndarry2.2 ndarry数据类型2.3 Numpy数组算术2.3.1 数组切片2.3.2 布尔索引2.3.3 神奇索引2.3.4 数组转置与换轴2.4 通用函数：快速的逐元素数组函数2.5 np.where(condition, xarr, yarr)2.6 数学和统计方法2.7 布尔值数组的方法2.8数
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2024-09-23 14:22:05
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# 计算离散率（Coefficient of Variation）在Python中的应用
在统计学中，离散率（Coefficient of Variation）是用来衡量数据的离散程度的一种指标。它是标准差与平均值之比，通常用于比较不同数据集的离散程度，尤其是当这些数据集的单位或量纲不同的情况下。在Python中，我们可以使用统计学库`scipy`中的`variation`函数来计算离散率。
原创
2024-06-28 06:19:27
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## Python 中的样本离散率
在统计学中，样本离散率是用来描述数据分布的一种统计量，它可以帮助我们了解数据点之间的差异程度。在 Python 中，我们可以使用一些库来计算样本离散率，并且进行可视化展示。
### 什么是样本离散率？
样本离散率是一种描述数据分散程度的统计量，它是标准差与均值之比。样本离散率越大，表示数据点之间的差异越大；反之，则表示数据点之间的差异较小。
### 样本
原创
2024-03-25 07:11:55
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本章小结在无序表或者有序表上的顺序查找， 其时间复杂度为O(n)在有序表上进行二分查找， 其最差复杂度为O(log n)散列表可以实现常数级时间的查找完美散列函数作为数据一致性校验， 应用很广区块链技术是一种去中心化的分布式数据库， 通过“工作量证明”机制来维持运行冒泡、 选择和插入排序是O(n2)的算法谢尔排序在插入排序的基础上进行了改进， 采用对递增子表排序的方法， 其时间复杂度可以在O(n)
我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势，但这些统计量无法完全反应数据的特征，即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能，所以需要结合数据的离散程度。常用的可以反映数据离散程度的统计量如下：极差（Range） 极差也叫全距，指数据集中的最大值与最小值之差： 极差计算比较简单，能从一定程度上反映数据集的离散情况，但因为最大值和最小值都取
离散化如果一个数值范围是0-10^9，数值域特别大，个数比较小，比如只有10^5个数（值域跨度很大，数分布很稀疏）。如果开10^9区域特别浪费内存。所以我们需要把他们映射到从0开始的连续的自然数。例：数组a[] = 1, 3, 100, 2000, 500000.数值很大，但是里面的数很小。我们使用0，1，2，3，4，来分别映射到1，3，100，2000，500000中.这个过程就叫做离散化。离散
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2024-04-19 15:27:45
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# 使用 Python 计算离散数据的累计分布及可视化
在数据分析中，计算并显示累计分布是一个重要的任务，尤其是在进行概率和统计分析时。本文将引导你如何用 Python 处理一组离散数据，并计算它们的累计分布。这个过程将分为几个步骤，并配合代码注释以帮助理解。
## 流程概览
以下是实现这一任务的步骤：
| 步骤 | 描述
前言一些数据挖掘算法，特别是某些分类算法，如ID3算法、Apriori算法等，要求数据是分类属性形式。这样，常常需要将连续属性变换成分类属性，即连续属性离散化。离散化是干啥连续属性离散化就是在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为一些离散化的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的数据值。所以，离散化涉及两个子任务：确定分类数以及如何将连续属性值映射到这些分类值。常用
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2023-06-26 09:25:54
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离散化的重点离散化有一个很重要的前提：只关心数据之间的大小关系 影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时，我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题。离散化的重点则是：映射的思想离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据
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2023-08-24 16:31:16
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# 用Python实现离散函数积分计算
在计算离散函数的积分时，我们需要理解离散积分的基本概念，并运用Python编程实现。下面是一个详细的流程，帮助你一步一步完成离散函数积分的计算。
## 流程概述
我们将过程分为以下几个步骤，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
# 离散点曲率计算解析与Python实现
在计算几何和计算机图形学领域，曲率是描述曲线局部形状的重要特征。对于离散点集，由于没有连续的数学函数来描述曲线，因此计算曲率的过程变得更加复杂。本文将介绍如何通过Python计算离散点的曲率，并提供相关的代码示例。
## 曲率的基本概念
曲率是描述曲线弯曲程度的一个量。在数学中，曲率通常用公式表示，某一处的曲率值越大，表示该处的弯曲程度越大。离散点集
原创
2024-08-28 04:46:53
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# 如何在Python中计算离散点微分
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中计算离散点微分。这对于刚入行的小白可能会有些困难，但是只要按照下面的步骤进行，你将能够轻松地完成这项任务。
## 流程
首先让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------|
| 步骤1 | 读取离散点的数据 |
| 步骤2 | 计算差分 |
| 步
原创
2024-06-15 04:36:38
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图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现importcv2importnumpy as np__author__ = "boboa"
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2024-03-06 00:21:20
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# Python计算离散反卷积
在信号处理和图像处理领域，反卷积是一个重要的概念。简单来说，反卷积就是通过已知的卷积结果和卷积核来恢复原始信号或图像。尤其是在处理受噪声影响的信号时，反卷积技术显得尤为重要。本文将为您介绍Python中如何实现离散反卷积，过程中包含具体的代码示例和图示说明。
## 什么是卷积和反卷积？
在开始之前，先简单了解卷积的概念。卷积是两个函数合并成一个新函数的过程。具
原创
2024-10-05 04:38:32
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随机抽样离散型随机变量二项分布/0-1分布概念PYTHON CODE:应用补充泊松分布/Poisson分布超几何分布连续型随机变量均匀分布正态分布指数分布其他随机函数 np.random.seed()随机数种子，功能：每次生成的随机数因时间差异而不同。 为什么需要seed：在数据预处理中，如果有随机操作，最好制定一个随机数种子，避免随机数据对结果造成影响。 随机变量分为离散型随机变量与 非离
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2024-05-30 10:03:05
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Convolution概念卷积 (Convolution), 是透过两个函数 \(f\) 和 \(g\)上面是卷积的数学定义, 讨论的是连续函数的卷积, 在计算机科学中我们常用的一般的卷积就是对多项式做乘法, 属于离散卷积.假设我们有两个 \(n\) 项的多项式, \(f(x) = \sum_{i = 0}^{n - 1}a_ix^i\), \(g(x) = \sum_{i = 0}^{n - 1
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2023-10-13 00:24:58
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我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势，但这些统计量无法完全反应数据的特征，即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能，所以需要结合数据的离散程度。常用的可以反映数据离散程度的统计量如下：极差（Range） 极差也叫全距，指数据集中的最大值与最小值之差： 极差计算比较简单，能从一定程度上反映数据集的离散情况，但因为最大值和最小值都取的是极端，而没有考虑中间其他数据项，因此往
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2024-01-15 08:20:40
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Motivation在看论文的时候看到了对图像求梯度的结果，一下子没反应过来到底怎么做的，于是学习了一下。通俗解释前置知识首先，开始之前默认大家学过《高等数学》和《信号与系统》，对导数和差分有最基本的认识。如果没有的话，请移步了解导数和差分的概念。对于一个连续函数，对应位置的梯度就是该点的导数（微分）；而对于离散序列来说，某点的导数实际是和相邻点的差分。（这里可能需要大家回忆一下信号与系统里讲过的
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2023-09-16 00:18:50
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python机器学习分类模型评估
1、混淆矩阵
在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)
2、准确率、精确率、召回率、F1-score
准确率：score = estimato
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2023-10-20 23:49:55
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使用python计算crf根据模型的分词结果的准确率，召回率和F值测试文件output.txt，第一列是字，第二列是人工标注的分词结果，第三列是根据模型使用crf得到的分词结果，字母B:单词的首字母；字母E:单词的尾字母；字母BE:单词的中间字母格式如下:团 B B
圆 E E
是 BE BE
春 B B
节 E E
千 B
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2023-06-19 15:38:29
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