NumPy学习 文章目录NumPy学习1.1Numpy的数组对象及其索引数组上的数学操作产生数组 array数组属性索引与切片多维数组多维数组及其属性多维数组索引多维数组切片切片是引用花式索引一维花式索引二维花式索引“不完全”索引where语句一维数组1.2数组类型数组类型类型转换1.3 数组操作数组排序数学操作多维数组操作数组形状 shape转置 T/transpose（不会改变数组本身）数组连
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2024-01-04 22:28:25
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# Python中的偏离度
在数据分析和统计学中，偏离度（Skewness）是一个重要的概念，用于衡量数据分布的对称性。偏离度可以帮助我们理解数据的分布特征，从而做出更准确的分析和预测。在本文中，我们将讨论什么是偏离度，如何在Python中计算偏离度，并提供一些代码示例。
## 什么是偏离度？
偏离度是描述数据分布的非对称性的一种度量。如果数据的偏离度为零，则表示数据是对称分布的；如果偏离度
原创
2024-10-17 12:35:43
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1 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)2 偏度与峰度 3 利用matplotlib模拟偏度和峰度 3.
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2023-10-06 11:27:05
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## Python剔除偏离大的数值
在数据分析中，偏离大的数值常常会对结果产生重要影响，这些数值通常被称为“离群值”或“异常值”。在处理数据时，剔除这些离群值是一个常用的预处理步骤。本文将介绍如何使用Python剔除偏离大的数值，并通过实际代码示例演示这一过程。同时，我们还将用直观的图表展示数据处理的效果。
### 什么是离群值？
离群值是指与数据集中其他观测值明显不同的值。这些值可能是由于
1.基础概念如果我们的样本选择很差，那么我们的样本均值会严重偏离我们的总体均值。有一种可靠的方法可以降低样本均值偏差的风险 - 采集更多样本。较大样本集的样本均值将更接近于总体均值。这种被称为中心极限定理的现象表明，如果我们有足够大的样本量，我们所有的样本均值都足够接近总体均值。中心极限定理指的是给定一个任意分布的总体。我每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样，一共抽 m 次。 然后把这 m 组抽样
目录前言什么是numpy创建数组数组的形状数组的计算numpy读取文件numpy索引和切片numpy中数值的修改numpy中的nan和infnumpy中常用统计函数数组的拼接数组的行列交换numpy常用方法numpy生成随机数numpy的view和copy实战 所有学习文件地址请看 总览关于matplotlib学习的思维导图前言什么是numpypython中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是
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2023-10-11 12:37:59
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前言东方证券研报《投机、交易行为、与股票收益（下）——因子选股系列研究之七》中定义了价差偏离度因子，本文参考研
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2022-04-15 15:14:54
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# 实现Python数据偏离曲线的程度
在数据分析和机器学习中，数据偏离度（或称为数据的离散程度）是理解数据的重要方面。本文将指导您如何使用Python来实现这一过程。我们将通过一系列步骤，从数据生成开始，到最后绘制偏离曲线，帮助您全面理解数据的偏离程度。
## 过程概述
以下是实现数据偏离曲线的基本流程：
| 步骤 | 描述
# Python 数据偏离修正方案
在数据分析和机器学习中，数据偏离（数据异常或离群值）是一个常见问题。它指的是在数据集中存在一些与其他数据点显著不同的点。这些偏离可能会对模型的性能产生负面影响，因此需要对其进行修正。本文将探讨如何在Python中识别和修正数据偏离，提出一个具体的解决方案，并配有代码示例和流程图。
## 问题描述
假设我们在分析一家公司的销售数据，数据集中包含以下字段：
原创
2024-08-28 06:48:21
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事实上，大疆为此已经等了6年。
原创
2021-08-18 16:38:35
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目录简介如何确定模型是否过拟合？如何防止过拟合交叉验证用更多数据进行训练移除特征早停正则化Dropout总结参考简介在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。 正如巴菲特所言：「近似的正确好过精确的错误。」在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型
# Python生成偏离中心点的IMU数据
在许多领域，如机器人、无人机和虚拟现实中，惯性测量单元（IMU, Inertial Measurement Unit）扮演着至关重要的角色。IMU通常由加速度计和陀螺仪组成，用于监测物体的运动和姿态。本文将向您展示如何使用Python生成偏离中心点的IMU数据，并提供代码示例和解释。
## IMU基本概念
在我们深入代码之前，了解IMU的基本概念是
我们能够看到的这四盏灯叫PAPI灯（抱歉，不要问我中文应该怎么写，毕竟写作“啪皮”不太好看），是Precision Approach Path Indicator（精密进近航道指示器）的缩写。如果把这些灯写作“精密进近航道指示器”简直太费纸，所以我们就直接使用官方通用用语啦，就叫“PAPI灯”。我们先来说说它的用处，PAPI灯是一种用于指引飞行员保持在正确下滑道上的视觉辅助工具，由四个高亮度灯泡组
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2024-07-16 15:11:28
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# Python重心偏离发——浅谈数据科学中的重心计算
在数据科学中，重心的计算是一个重要的概念，尤其在处理几何形状、聚类分析或机器人路径规划时，重心的计算可以帮助我们理解数据的分布。
## 什么是重心？
重心又称为质心，通常用于表示物体的“重心”位置。在二维空间中，重心可以通过一组点的坐标来计算。计算方法简单明了：
对于给定的点集 \((x_1, y_1), (x_2, y_2), \l
原创
2024-09-05 04:42:36
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一、写在前面最近终于是有些时间可以更了，以后的话也会持续更新一些力学和程序相结合的内容。 另外最近会把以前鸽的一篇计算流体力学有限元的文章补上(确实太鸽了) 前段时间一直没有怎么写代码，而且python也已经有六七个月没写了，导致感觉python几乎不会写了(所以拿这个来回回火) 也希望接下来一切顺顺利利 ，之后也会学习更多广的知识这一篇文章比较长，讲的也很详细，如果需要，请耐心看完。二、问题简介
对于深度学习而言，数据集非常重要，但在实际项目中，或多或少会碰见数据不平衡问题。什么是数据不平衡呢?举例来说，现在有一个任务是判断西瓜是否成熟，这是一个二分类问题——西瓜是生的还是熟的，该任务的数据集由两部分数据组成，成熟西瓜与生西瓜，假设生西瓜的样本数量远远大于成熟西瓜样本的数量，针对这样的数据集训练出来的算法“偏向”于识别新样本为生西瓜，存心让你买不到甜的西瓜以解夏天之苦，这就是一个数据不平衡
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2023-10-05 13:30:00
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这篇cvpr2019的论文主要提出了一个损失函数Class-Balanced Loss用来处理数据长尾问题长尾问题是由于分类问题中数据集每类的数据量不同，导致分类准确度下降。举个极端点的例子有助于理解：A、B二分类问题，数据集中，A、B数据量比例为999：1，为了减少损失值，网络很自然的将所有图片都分到A类，这样准确率为99.9%，但是明显这个网络不能用。为了解决长尾问题，前人也提出了不少办法，比
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2024-05-19 10:29:23
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课程作业1：边缘检测videoFReader = vision.VideoFileReader('test.mp4','ImageColorSpace','Intensity');
videoPlayer = vision.VideoPlayer('Name','EdgesCanny');
videoPlayer1 = vision.VideoPlayer('Name','EdgesSobel
概述：fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit是对整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法。所以当调用transform之外的方法，也必须先fit。fit原义指的
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2023-12-15 05:25:36
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在智能驾驶相关功能测试中，都是从测试条件、测试系统安装与配置，测试流程及测试是否通过的KPI几个方面来看。测试条件其中测试条件包含测试环境条件、测试道路条件、测试车辆条件等方面。测试环境条件：a) 测试地点应在平坦、干燥的沥青或混凝土表面。b) 温度范围应是10±30℃。c) 测试地点的可见车道标记应处于良好状态，符合国家规定GB-5768，需要的请联系小编(微信 zhijiashexiaomin
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2024-01-02 17:25:30
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