上次简单介绍了kNN算法，简单来说，通过计算目标值与样本数据的距离，选取k个最近的值，用出现概率大的分类值代表目标值的分类，算法实现比较简单，属于监督学习方法。这篇文章打算简单介绍k-means聚类算法，与之前不同，是一种非监督的学习方法。机器学习中两类大问题，分类和聚类。分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器，使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised lea
【100个python算法超详细讲解@谷哥技术】1．问题描述 请从小到大输出所有4位数的可逆素数。 可逆素数是指一个素数将其各位数字的顺序倒过来构成的反序数也是素数。 2．问题分析 通过前面几节的分析，相信读者对求素数的方法已经很熟悉了。本题要求的是可逆 素数，根据问题描述可知，题目的难点已经不在于判断一个数是否为素数，而在于如何 求一个整数的反序数。 求一个整数的反序数可按照如下的操作步骤进行。
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2023-09-23 07:19:39
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文章目录前言：什么是突变？1. MK突变分析2. Pettitt方法3. 滑动T检验(Moving T test , MTT) 前言：什么是突变？常见的气候突变是把它定义为气候从一个平均值到另 一个平均值的急剧变化, 它表现为气候变化的不连续性（符淙斌，1992）。下图总结了四种常见的突变： (a)均值突变：从一个均值到另一个均值的变化，表现气候变化的不连续性 (b)变率突变：平均值没有变但是方
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2023-12-01 11:14:35
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Python内建了很多有用的函数，我们可以直接调用。要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，最好的方法就是去看官方文档，并去查看源码来查看他的是实现原理以便于更好得理解。这里介绍一些常用的内置函数。abs函数绝对值的函数>>> b = abs(-12)
>>> b
12
>>> b = abs(12)
>>> b
12
&g
前面所做的都是从时间尺度上研究的变化趋势，而从空间尺度上分析，能够更加直观地看出温度变化的地理位置。M-K（Mann-Kendall）是世界气象组织推荐并被广泛用于实际研究的非参数检验方法，是时间序列趋势分析方法之一。它不要求被分析样本遵从一定分布，同时也不受其它异常值的干扰，对于非正统分布的气象数据，M-K秩次相关检验具有更加突出的适用性。M-K趋势检验原理定义检验统计量： 其中， 为符号函数。
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2024-10-16 20:53:39
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MK（Mann-Kendall）检验a基本原理：使用MK算法检验时序数据大致趋势，趋势分为无明显趋势（稳定）、趋势上升、趋势下降。MK检验的基础：当没有趋势时，随时间获得的数据是独立同分布的，数据随着时间不是连续相关的。所获得的时间序列上的数据代表了采样时的真实条件，样本要具有代表性。MK检验不要求数据是正态分布，也不要求变化趋势是线性的。如果有缺失值或者值低于一个或多个检测限制，是可以计算MK检
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2023-11-27 14:33:23
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# Python的MK逆序
在计算机科学中，逆序对是一个重要的概念，尤其是在排序和数据分析等方面。MK逆序的定义特点让它在研究数据时提供了极大的便利。本文将深入探讨MK逆序的概念，并通过Python编程语言提供代码示例，让您可以更好地理解和应用这一概念。
## 什么是MK逆序？
MK逆序对是指在一个数组中，对于所有的(i, j)，如果满足i < j且arr[i] > arr[j]，那么这个对
原创
2024-09-21 07:15:56
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使用Python实现MK检验的复盘记录
在数据分析和统计中，MK检验（Mann-Kendall检验）是一种常用的无参数检验方法，用于检测时间序列中的趋势。随着数据科学的发展，对MK检验的需求逐渐增多。本文记录了使用Python实现MK检验的整个过程，并详细阐述相关的技术原理、架构以及应用场景。
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### 背景描述
自2020年以来，随着大数据时代的到来，越来越多的行业开
在数据分析工作中，趋势检验是一个非常重要的环节。特别是在Python中，Mann-Kendall（MK）检验被广泛使用来分析时间序列数据的趋势。接下来，我将详细记录如何在Python中进行MK趋势检验的过程。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境能够支持相关库的安装和运行。
**软硬件要求：**
- 操作系统：支持Python的操作系统（如Windows, macOS, Lin
当我们在写程序的时候，我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题，但是，编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中，我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程，比如：unittest: 一个通用的测试框架；doctest: 一个更简单的模块，是为检查文档而设计的，但也非常适合用来编写单元测试。下面，笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的应用。doctestd
《A Byte of Python3》和Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python — Problem Solving with Algorithms and Data Structures http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.
# Android.mk 引用其他.mk 文件的实现
## 概述
在 Android NDK 开发中，Android.mk 文件是一个非常重要的构建脚本文件，用于描述和管理项目中的编译和链接过程。有时候我们需要在一个 Android.mk 文件中引用其他的 Android.mk 文件，以便复用一些共享的代码或者配置。本文将详细介绍如何在 Android.mk 文件中实现引用其他.mk 文件的方
原创
2023-10-08 05:33:35
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MK检验前言一、MK趋势检验1. 定义2.代码3.结果二、MK突变检验1. 定义2.代码3.结果 前言在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验是使用广泛的非参数检验方法，是一种定量的方式，被广泛应用于非正态分布的数据趋势分析中，而且该方法可以对数据整体趋势做分析，计算方便。一、MK趋势检验1. 定义
Mann-Kendall单调检验用于检测水文气象时间序列假设检验的趋势，但未指定趋势是
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2023-12-09 12:29:13
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导入相关库：导入数据为了开始执行离群值测试，我们将导入一些每10分钟采样的平均风速数据说明：在任何数据集中， outlier都是与其他数据点不一致的基准点。 如果从特定分布采样的数据具有高概率，则异常值将不属于该分布。 如果特定点是异常值，则有各种测试用于测试，这是通过常态测试中使用的相同的空假设测试来完成的。Q测试Dixon的Q-Test用于帮助确定是否有证据表明某个点是一维数据集的异常值。 假
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2023-07-27 12:11:56
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官方定义：Android.mk 的语法用于将源文件分组为模块。 模块是静态库、共享库或独立可执行文件。 可在每个 Android.mk 文件中定义一个或多个模块，也可在多个模块中使用同一个源文件。 构建系统只会将共享库放入应用软件包。 此外，静态库可生成共享库。
除了封装库之外，构建系统还可为您处理各种其他详细信息。例如，您无需在 Android.mk 文件中列出标头文件或
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2023-08-06 18:43:34
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作者|Satyam Kumar编译|VKQ-Q图是检验任何随机变量(如正态分布、指数分布、对数正态分布等)分布的图形方法，是观察任何分布性质的一种统计方法。例如，如果给定的一个分布需要验证它是否是正态分布，我们运行统计分析并将未知分布与已知正态分布进行比较。然后通过观察Q-Q图的结果，我们可以确定给定的分布是否正态分布。绘制Q-Q图的步骤：给定一个未知的随机变量。找到每个百分位值生成一个已知的随机
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2023-09-12 17:01:28
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# Python中的MK突变点检测
突变点检测是时间序列分析中的一种重要方法，它用于识别数据集中的显著变化点。这些变化点可能会影响数据的预测和分析。MK（Mann-Kendall）突变点检测方法是一种基于统计学的技术，广泛应用于环境研究、气候变化监测等领域。本文将介绍如何在Python中实施MK突变点检测，并附上代码示例。
## 1. 什么是Mann-Kendall检验？
Mann-Kend
原创
2024-09-13 03:29:30
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文章目录分布假设检验参考文献 在有些实际问题中，无法预知总体服从何种分布，而希望根据样本来检验对总体分布所提出的假设，或者想通过样本来检验对总体之间的关系所提出的假设。这一类问题就是非参数假设检验问题。非参数假设检验包括分布假设检验、相同性检验和独立性检验等。这里主要介绍分布假设检验。分布假设检验分布假设检验问题可表述为：设 为总体 的样本，欲据此样本检验假设 这里 是一个已知的分布函数，
TNF拮抗剂的结构、功能与结核感染Robert S. Wallis.THE LANCET Infectious Diseases. 2008; 8:601–611.TNF在抗结核的肉芽肿结构的形成和维持中有重要作用 Furst DE, et al. Semin Arthritis Rheum. 2006;36:159-67. 肿瘤坏死因
在生物统计学中，MK检验（Mann-Kendall检验）是一种常用的非参数统计检验方法，主要用于判断时间序列数据的趋势性。在本文中，我们将探索如何使用 Python 实现 MK 突变检验的具体过程，并深入分析其背后的技术原理和应用场景。
## 背景描述
随着气候变化及其带来的生态影响，环境监测数据的趋势分析变得愈发重要。MK检验作为一种对时间序列数据进行趋势分析的有效工具，可以帮助研究者确定数
