Python采用的是引用计数机制为主，标记-清理和分代收集两种机制为辅的策略。1、引用计数python中一切皆对象，所以python底层计数结构地就可以抽象为：引用计数结构体{
引用计数;
引用的对象
}是不是简单明了。现在我们先去考虑一下，什么情况下引用计数+1，什么情况下-1，当引用次数为0时，肯定就是需要进行回收的时刻。引用计数+1的情况1、对象被创建时，例如 mark="帅哥"2、对象被c
# Python累积分布曲线
## 引言
在统计学中，累积分布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）是用于描述随机变量的概率分布的一种函数。累积分布函数可以告诉我们一个随机变量小于或等于某个特定值的概率。在本文中，我们将介绍如何使用Python来绘制累积分布曲线。
## 累积分布曲线
累积分布曲线是指将概率分布函数（Probability De
原创
2023-07-25 20:07:20
762阅读
第3章 变量分布图
本文目录：第3章 变量分布图3.1 直方图3.2 密度图3.3 箱线图3.4 常用分布函数封装3.5 多变量分布图3.5.1 两个变量3.5.2 多个变量参考资料：3.1 直方图
这里以经典的鸢尾花（iris）数据集为例，展示Seaborn、Proplot以及SciencePlots的直方图。import matplotlib.pyplot as plt
import seab
转载
2024-08-07 16:19:11
107阅读
python3.4总结1.if1.if 多分支结构语法:if 条件语句1: 代码段1lif 条件语句2: 代码段2elif 条件语句3代码段3…else: 代码段N练习 1根据分数对成绩进行评级：A(90 ~ 100)、B(80 ~ 89)、C(60~79)、D(60分以下)，分数是有效的百分制分数score = 30
if score >= 90:
print('A')
elif
转载
2023-09-21 00:45:52
150阅读
# Python 绘制累计分布函数
在数据分析和统计中，累计分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）是一个重要的概念。它表示随机变量小于或等于某个特定值的概率。CDF 可以帮助我们了解数据的分布，并提供图形化的信息以支持决策。
## 什么是累计分布函数？
在数学上，给定一个随机变量 \( X \)，其累积分布函数定义为：
\[
F(x) = P
# 理解Python中的样本累计分布曲线
在统计学和数据分析中，累计分布函数（CDF）是一个非常重要的概念。它用于描述某个随机变量小于或等于某个值的概率。简单来说，CDF可以帮助我们理解数据在不同取值范围内的分布情况。在这篇文章中，我们将通过Python来绘制样本的累计分布曲线，并深入探讨其背景和应用。
## 什么是累计分布函数（CDF）？
在统计学中，CDF定义为一个随机变量小于或等于某个
在当前数字化转型的浪潮中，Python 已成为开发者和数据科学家的首选语言之一。理解和掌握 Python 的学习经验对于推动个人和团队在技术上的进步至关重要。在这篇博文中，我将详细记录“Python 学习经验累计分布”的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及复盘总结。
### 背景定位
在业务上，随着智能化和自动化技术的不断发展，对数据处理和分析能力的要求日益提高。Py
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(
转载
2023-08-26 14:40:50
110阅读
# Python画出累计分布图
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python来画出累计分布图。累计分布图是一种用于显示数据累计频率的图表，能够帮助我们更直观地理解数据的分布情况。
## 流程
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入需要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 绘制累计分布图 |
现在让我们逐步
原创
2023-12-24 05:45:39
218阅读
# 如何使用Python画累计分布图
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(计算累计分布)
B --> C(绘制累计分布图)
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
数据 -- 导入数据
导入数据 -- 计算累计分布
计算累计分布 -- 绘制累计分布图
```
原创
2024-07-09 05:46:39
177阅读
计算帕累托累计分布是一个重要的数学概念，通常用于分析某些现象的集中程度。在很多实际应用中，例如销售数据分析、网络流量分析等，都能看到帕累托分布的身影。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中处理帕累托累计分布的相关问题，特别是针对版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展进行详细记录。
### 版本对比
在不同版本的Python中，处理帕累托分布的特性有所不同。以下是
在对数据的质量进行分析后，接下来就可以对数据的特征进行分析和计算，也可以通过绘制图表对数据的特征进行展示。数据的特征分析通过有以下几种方式：分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析（帕累托分析）、相关性分析、正态性检验。
转载
2023-07-07 18:55:38
148阅读
# Java累积分布函数
在统计学中，累积分布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）是描述随机变量的概率分布的函数。在数学上，CDF是一个实数到[0,1]之间的单调非递减函数。在Java中，我们可以使用不同的库来计算和绘制累积分布函数。
## 累积分布函数的定义
累积分布函数描述的是一个随机变量小于或等于给定值的概率。数学上来说，如果随机变量X的
原创
2024-04-06 05:09:26
192阅读
分布函数家族： *func()r : 随机分布函数d : 概率密度函数p : 累积分布函数q : 分位数函数 func()表示具体的名称如下表： 例子#r : 随机分布函数
#d : 概率密度函数
#p : 累积分布函数
#q : 分位数函数
#生成符合二项分布的数据
# 二项分布
# X~(N,P)
str(rbinom)
x<-rbino
# Java累计分布函数实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何实现Java累计分布函数（CDF）。累计分布函数是一种统计学概念，用于描述一个随机变量小于或等于某个值的概率。在Java中实现CDF通常涉及数学计算和编程技巧。本文将详细介绍实现CDF的步骤和代码示例。
## 实现步骤
以下是实现Java累计分布函数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-07-24 06:01:27
33阅读
# 误差累计分布图的绘制与应用
在数据分析和机器学习中，误差是一个不可避免的话题。理解误差的分布特点可以帮助我们更好地评估模型的表现。误差累计分布图（Cumulative Distribution Function，CDF）是一种直观有效的可视化工具，可以帮助我们了解模型预测误差的行为。在本文中，我们将使用 Python 的 Matplotlib 库来绘制误差累计分布图，并提供相关的代码示例。
# 理解hive累计分布占比
在数据分析领域，我们经常会遇到需要计算累计分布占比的情况。累计分布占比是指某个数值在总体中的累积比例。在Hive中，我们可以利用窗口函数和分析函数来实现累计分布占比的计算。本文将介绍如何在Hive中计算累计分布占比，并给出相应的代码示例。
## 什么是累计分布占比？
累计分布占比是在数据分布中某个数值所占的累积比例。例如，如果我们有一组成绩数据，我们希望知道每个
原创
2024-06-08 05:22:25
86阅读
本节书摘来异步社区《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一书中的第2章，第2.1节，作者：【美】Allen B. Downey，第2章 统计计算贝叶斯思维：统计建模的Python学习法2.1 分布在统计上，分布是一组值及其对应的概率。例如，如果滚动一个六面骰子，可能的值是数字1至6，与每个值关联的概率是1/6。再举一个例子，你应该有兴趣了解在日常的英语使用中每个单词出现的次数。你可以建立一个
转载
2024-09-18 15:21:49
41阅读
累积分布函直方图和核密度估计的主要优势在于直观上的吸引力：能够告诉我们找到某个特定数据点的可能性有多大。例如，从图2-2可以清楚看出250毫秒左右的值出现的可能性非常大，而大于2000毫秒的值则非常罕见。但是具体有多罕见呢？这个问题仅靠图2-2的直方图是很难找到答案的。另外，除了想知道尾部所占的比重，我们可能还想知道哪部分请求是在150～350毫秒这个典型时间段完成
# Python 绘制高斯分布的累计分布
## 简介
在统计学和概率论中，高斯分布(也称为正态分布)是一种常见的连续概率分布，其形状呈钟形曲线。高斯分布的累计分布函数(CDF)是指随机变量取值小于或等于给定值的概率。在本文中，我将向你展示如何使用Python绘制高斯分布的累计分布。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Python和所需的库。我们将使用NumPy和Matplotlib库
原创
2023-09-11 10:25:58
319阅读
