第一个python程序，似乎每个程序都是这样，咱也不例外：>>>print('hello,world')
hello,world 输入和输出：name = input('请问你的名字是：') #输入
print('hello,',name,'!') #输出,","被看做空格。
#运行结果：
请问你的名字是：zhanghongzhen
hello,
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2023-08-09 16:44:55
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# coding=gb2312
# python的注释符号是警号
# 如果用中文注释注意加上第一行
################# 输出 ###################
# 输出空行
print
# 输出变量
print 5
# 用逗号将输出结果各个变量以空格分隔开
print 3, 4, 5
# 也可以用类似于C语言中的格式化输出
print 'I love %s and %s' %
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2023-08-11 08:36:22
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python3基础教程[第一版][2016.10]邓英 夏帮贵 [主编]总页数：278 PS：为了阅读效率，以下笔记仅记录关键内容第一章 python起步1.python2.x和python3.x的区别2.python是解释性语言3.python的运行4.python的可执行exe文件打包软件 http://py2exe.org/5.python运行环境搭建第二章 pytho
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2024-09-18 11:10:42
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# 实现Python t检验代码教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现Python中的t检验代码。t检验是一种用于比较两组样本均值是否有显著差异的统计方法。在学习本教程之前，你需要了解Python基础知识和统计学基础。
## 整体流程
以下是实现Python t检验代码的整体流程，我们将通过多个步骤完成这个任务：
```mermaid
journey
titl
原创
2024-07-04 04:25:56
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翻译来源The t-distribution: a key statistical concept discovered by a beer brewery这篇博文会介绍两种你在数据科学， 统计学， 机器学习领域中几乎每次都会遇到的概率分布。高斯分布（正态分布/常态分布）想象我们在进行一项关于城市人口身高的研究。 我们走街串巷随机测量了一堆人的身高（其中有一些人认为这太奇怪了，想要叫警察， 但是这
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2024-01-02 22:42:58
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t分布当总体符合正态分布，未知，且可供支配的样本很小（n≤30）时，样本符合t分布。【因为仅从样本无法精确反映总体方差的真实值】 t分布形状取决于样本大小，当样本很大时，t分布外形接近正态分布，当样本很小时，曲线较为扁平。t分布只有一个参数→自由度v=n-1.标准分t检验统计分析常采用抽样研究的方法，那么抽取的2个样本是否来自相同的总体？或者抽取的2个样本能否说明其总体存在差异？于是我们把总体的研
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2023-12-19 22:08:55
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废话不多说，直接开始进入配对T检验简单的说配对T检验就是单样本T检验的变形。用观察组和对照组相减。得到的差值做单样本T检验。例：为研究某铁剂治疗和饮食治疗营养性缺铁性贫血的效果，将16名患者按年龄、体重、病程和病情相近的原则配成8对，分别使用饮食疗法和补充铁剂治疗的方法，3个月后测得两组患者血红蛋白质如表3-1，问两种方法治疗后患者的血红蛋白值有无差别? 1.SASSAS语句：data
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2023-08-26 09:14:22
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t检验分为独立样本t检验、配对样本t检验与单样本t检验，除单样本t检验以外，均是研究X对Y的差异情况的分析方法，这里的X必须是分类数据，Y必须是定量数据。 独立样本t检验和单因素方差分析在功能上基本一致，但是独立样本t检验只能比较两个选项（如男性和女性）的差异情况。如果想比较不同专业（如市场营销、心理学、教育学和管理学共4个专业）的差异情况，则只能使用单因素方差分析。相较而言，独立样本
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2023-12-27 11:07:08
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概念双样本T检验在于检验两个样本均值差异是否显著。比如男女消费是否显著。Python代码逻辑：①构造2个样本；②先进行方差齐性检查，我们规定一个阈值，这2个样本方差齐性的p-value大于0.05说明满足方差相等，可以进行双样本T检验；③进行双样本T检验，p值越大说明消费水平越相同，一般认为p大于0.05说明没啥差异（两样本比较相似），当p小于0.05说明有差异（两样本差距比较大）；代码如下：fr
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2023-07-10 20:10:54
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前言本文从代码复用的角度一步一步演示如何从python普通代码进化到面向对象，并通过代码去解释一些面向对象的理论。所以，本文前面的内容都是非面向对象的语法实现方式，只有在最结尾才给出了面向对象的简单语法介绍。各位道兄不妨一看，如果留下点笔墨指导，本人感激不尽。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧最初代码3种动物牛Cow、羊Sheep、马Horse发出的声音各不相同，于是在同一个目录下建立三个模块
1、if pythona = 1b = 2c = a if a > b else b2、withwith open(‘/path/to/file’, ‘r’) as f:print f.read()3、map大多数的for循环可以用map来代替，用法是：map(func,seq)，对seq中的每个元素进行操作，具体什么操作在func里定义array = [1, 2, 3]square_arr
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2023-08-11 17:49:37
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# 科普文章：t检验Python代码实现
## 概述
在统计学中，t检验（t-test）是一种用于比较两组数据均值是否有显著差异的方法。它可以帮助我们判断两组数据之间的差异是否是由于抽样误差造成的，还是由于总体本身的差异引起的。在本文中，我们将介绍t检验的原理和Python代码实现，帮助读者更好地理解和应用这一统计方法。
## t检验原理
t检验的原理基于样本均值之间的差异和样本标准差的比较。
原创
2024-05-04 04:46:34
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本节目录一 geetest前端web中使用二 xxx三 xxx四 xxx五 xxx六 xxx七 xxx八 xxx一 geetest前端web中使用 下载gt文件，官网地址，下面我们就来完成一下基于geetest的滑动验证怎么做： 首先在项目之使用，将我们下载的文件放到我们的项目目录下，我放到了static文件夹下的global文件夹下，然后在项目入口文件main.js中引入，看
t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法，是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来。此外，t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Embeddin
---------Python基础编程---------Author : AI菌 【内容讲解】pycharm开发工具的基本使用：
1.创建一个工程:day_01
file --> New Project --> Pure Python
-->选择路径和输入项目名-->点击create,创建完成
2.在这个
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2023-07-07 00:19:12
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本文通过一个实际案例介绍假设检验的一种类型：双独立样本检验。一、案例测试背景：两款布局不一样的手机键盘(A版本，B版本)，想知道哪种键盘布局的用户体验更好。衡量目标：用户打错字的数量。数据采集：随机抽取实验者并将其分成2组，每组25人，A组使用键盘布局A，B组使用键盘布局B。让他们在30秒内打出标准的20个单词文字消息，然后记录打错字的数量。数据集说明：数据记录在CSV文件中，A列是使
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2023-12-18 14:11:47
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1. t分布形状类似于标准正态分布2. t分布是对称分布，较正态分布离散度强，密度曲线较标准正态分布密度曲线更扁平3. 对于大型样本，t-值与z-值之间的差别很小作用- t分布纠正了未知的真实标准差的不确定性- t分布明确解释了估计总体方差时样本容量的影响，是适合任何样本容量都可以使用的合适分布应用- 根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值- 对于任何一种样本容量
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2019-03-22 15:17:00
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```markdown
在数据分析的过程中，双样本t检验是一个重要的统计工具，广泛应用于比较两个独立样本的均值差异是否显著。在本文中，我们将通过一些可视化的关系图和流程图，深入探讨如何使用Python实现双样本t检验，旨在为大家提供一个清晰的理解框架。
## 协议背景
双样本t检验（Two-Sample t-Test）用于比较两个组样本的平均值，特别当两个组的方差未知且不相等时，本检验尤为重要
正态总体的方差未知的情况下，对总体均值进行显著水平下的双侧假设检验，检验统计量~。其中和分别为样本均值和样本标准差。用p值法的计算函数定义如下。from scipy.stats import t #导入t
def ttest2(T, df, alpha): #双侧T检验函数
p=2*t.sf(abs(T), df)
return p>=alphattest2的参数与
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2024-10-23 09:15:39
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在数据分析和统计建模领域，t分布常用于描述来自较小样本的统计数据，特别是在样本容量不足以近似正态分布的情况下。本文将专注于如何利用Python绘制t分布的密度图，涉及到的问题场景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展，以便为读者提供全面的理解和操作指南。
### 问题场景
在科研和数据分析中，进行t检验时，通常需要直观地展示t分布的特征。这对于理解数据的分布特征以及检验结果的显著
