# Python极值分析EVA入门指南
在数据科学和统计学中，极值分析是一种重要的方法，用于研究和建模数据中的极端事件或极端值。极值分析（Extreme Value Analysis，EVA）广泛应用于气象、金融和工程等领域。本篇文章将介绍Python中极值分析的基本概念与实现，通过代码示例帮助读者更好地理解EVA的应用。
## 极值理论基础
极值理论主要分为两大类：第一类（Gumbel分布
梯度下降法梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以
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2023-10-16 10:13:49
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相比《机器学习算法–python实现应用机器学习于情感分析-训练文档分类》将采用一种被称为“核外学习”的技术， 这种技术可以通过对数据集的小批增量来模拟分类器完成大型数据集的处理工作。import pandas as pd
import numpy as np
import re
import pyprind # 评估机器学习算法的进度
import nltk
from nltk.corpus
# 介绍eva python
Eva Python是一个Python库，用于创建和管理机器人Eva。Eva是一个智能机器人，能够执行各种任务，如导航、视觉识别和语音识别等。Eva Python库使用户能够轻松地与Eva进行交互，从而控制机器人执行各种操作。
## 安装Eva Python
要安装Eva Python库，可以使用pip工具来安装：
```bash
pip install ev
原创
2024-06-14 06:11:32
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特点：使用方便、免费免费免费，返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型。 入门代码如下：import baostock as bs
import pandas as pd
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login(user_id="anonymous", password="123456")
# 显示登陆返回信息
print('login res
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2024-09-05 09:02:27
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Python max()和min()函数寻找极值，max()函数和min()函数具有双面性，它们可以像普通函数那样应用于集合，也可以用作高阶函数。其默认行为模式如下：这两个函数都可以接收无限多个输入参数，也可以将一个序列或者可迭代对象作为单一输入，找到其中的最大(或最小)值。还可以用它们做一些更复杂的事，以前面的旅行数据为例，使用函数可以生成如下所示的一系列元组数据：该集合中的每个元组包含3个值：
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2023-11-18 09:52:19
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**Python 极值**
Python 是一种功能强大的编程语言，被广泛应用于数据处理、人工智能、机器学习等领域。Python 提供了丰富的库和工具，使得开发者可以轻松地处理各种任务。在 Python 中，处理极值是一个常见的需求，本文将介绍如何使用 Python 找到列表中的最大值和最小值。
首先，我们需要了解列表是 Python 中一种常用的数据结构，它可以存储一系列的元素。在 Pyth
原创
2024-02-08 03:59:21
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最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。算法简介给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。注意事项学习率不能太
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2023-11-23 12:40:09
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极值 Python：对性能的极致追求
在优化 Python 性能的过程中，我面临着“极值 Python”这一挑战。本文将详细记录我如何从环境配置到进阶指南的每一步，以达到 Python 性能的极致。以下是解决“极值 Python”问题的完整流程。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[编译过程]
B --> C[参数调优]
C --
本系列文章允许转载，转载请保留全文！1. 用牛顿法解方程牛顿法是一种求解方程的迭代算法，也可以用于方程组的求解。其思想是利用方程（尤其是非线性方程）的线性部分，对原方程进行近似。不失一般性，考虑方程f(x)=0。对f(x)在x=t处进行泰勒展开，可得f(x)=f(t)+f'(t)(x-t)+...取线性部分代替f(x)，带入方程f(x)=0，可得f(t)+f'(t)(x-t)=0 ，进而解出x=t
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2024-01-24 22:23:12
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# EVA计算Python代码实现
## 1. 整体流程
为了实现"**EVA计算Python代码**"，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集输入数据 |
| 2 | 计算资本支出（CAPEX） |
| 3 | 计算运营支出（OPEX） |
| 4 | 计算自由现金流（FCF） |
| 5 | 计算净现值（NPV） |
| 6 |
原创
2023-09-03 10:57:27
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在上一讲的末尾我们谈到，在实际的工程当中我们常常借助计算机程序，利用迭代法进行极值的求取，这里我们首先从一元函数入手，看看如何通过这种方法找到一元函数的极值点。
1.起步：用牛顿法解方程
1.1.原理分析
在介绍求取函数$f(x)$的极值方法前，我们首先谈一下解方程的问题。
在解一元函数的高阶方程，形如$ax^n+bx^{n-1}+cx^{n-2}+...+1=0$时，大家肯定会想到用因式分解或者
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2023-08-09 18:56:11
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文章目录MAD3σ法百分位法 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 构造测试数据
mean = 0.6
sigma = 1
num = 3500
np.random.seed(0)
factor_data = np.random.normal(mean, sigma, num)
factor
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2023-11-02 12:51:49
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（仅学习摘抄）1. Harris 角点检测器像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点，这个点就称为角点。 角点，在通常意义来说，就是极值点，在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。① 一阶导数（即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点；② 两条及两条以上边缘的交点；③ 图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；④ 角点处的一阶导数最大、二阶导数
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2024-02-26 17:41:20
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引言基于前几篇文章关于筛选方法的介绍，本篇同样给大家介绍两种python封装的经典特征降维方法，递归特征消除(RFE)与极限树(Extra-Trees, ET)。其中，RFE整合了两种不同的超参数，分别是SVM库中的线性SVC与Logistic方法。而ET函数内采用的仍是基尼系数评价特征重要性，因此这与前文基于随机森林的筛选指标是相同的，即平均不纯度减少量。运行环境：Anoconda py
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2024-01-26 07:01:05
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挣值分析，它综合考虑项目范围、成本与进度指标 挣值分析，将实际进度和成本绩效与绩效测量基准进行比较，以判断现状（偏差），预测未来（趋势） 计划价值 PV ( Planned Value ) 挣值 EV （ Earned Value ) 项目活动或WBS组成部分的已完成工作的价值 实际成本 AC ( ...
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2021-09-19 16:33:00
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numpy中关于统计的各种函数今天的内容比较简单：以下x均为数组（一维或以上） 整体内容： 1.最大值：np.max(x,axis=None) 2.最小值：np.min(x,axis=None) 3.极差：np.ptp(x,axi=Nones) 4.分位数：np.percentile(x,分位数，axis=None)，分位数可以是一个列表，如[0,25,75] 5.中位数：np.median(x,
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2023-11-13 23:31:32
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python求极值点主要用到scipy库。1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数，这里选择拟合数据：np.polyfitimport pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import signal #滤波等
xxx = np.arange(0, 1000)
yyy = np.
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2020-02-17 21:20:00
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?我的环境：语言环境：Python3.11.4编译器：Jupyter Notebooktorcch版本：2.0.1目录一、前期工作 设置环境导入数据二、构建简单的CNN网络三、训练模型设置超参数编写训练函数 编写测试函数正式训练四、结果可视化五、知识点总结（所遇问题总结）一、前期工作 设置环境：import torch
import torch.nn as nn
im
## 如何实现"Python 极值 正负"
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何在Python中找到极值（最大值和最小值）和判断其正负。下面我将为你详细介绍整个过程。
### 步骤总览
首先，让我们来整理一下需要完成的步骤。下面是一个表格，展示了每个步骤以及所需的代码和注释。
| 步骤 | 代码 | 注释 |
| --- | --- | --- |
| 1. 输入数值列表 | `
原创
2024-01-27 09:08:05
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