约万字长文预警，如果你没时间，就不用看了，这就是一个梳理的文章，方便我后来找资料。因为工作的关系，近期需要梳理一些 Python 的知识(可能有小伙伴知道了，LI-6800 搞了个大动作，支持 Python 编程了)，首先要认真系统的梳理的是关于时间和日期的处理，但本着一次也是做工作，两次也是做工作，反正都同样是知识，二者也是密切相关，所幸把 R 相关的知识也一并梳理了。时间日期的基础知识先把经常
# Python实现R方计算
在统计学中，R方（R-squared）是一种用于衡量回归模型拟合优度的统计量。它表示因变量（Y）的变异中能被自变量（X）解释的比例，通常用于评估一个回归模型对实际数据的拟合程度。在本文中，我们将介绍如何使用Python来计算R方值，并通过代码示例来演示计算过程。
## 什么是R方？
R方是一个介于0到1之间的数值，表示因变量的变异中有多少被自变量解释了。其计算公
原创
2024-04-06 06:32:18
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## 使用Python实现R树
R树是一种高效的空间数据结构，用于存储和查询二维或多维空间中的矩形数据。以下是实现R树的完整流程以及每一步的代码示例。
### 1. 流程概览
我们将按照以下步骤实现R树：
| 步骤 | 描述 |
|---------|------------------------------------
标题：Python实现R语言paste函数的方法及代码解析
## 引言
在数据处理和分析过程中，经常会遇到需要将多个向量或字符串按照一定的规则组合在一起的情况。在R语言中，可以使用paste函数完成这样的操作。而对于刚入行的Python开发者来说，如何实现R语言的paste函数可能会有些困惑。本文将介绍Python中实现paste函数的方法，并提供相应的代码解析。
### 整体流程
为了帮助
原创
2023-07-24 02:41:57
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## R方误差 MSE python实现
在统计学中，均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种用于衡量预测值与真实值之间差异的常用指标。它计算的是预测值与真实值之间差值的平方的平均值。MSE的计算公式如下所示：
```markdown
MSE = Σ(y_i - ŷ_i)² / n
```
其中，y_i表示真实值，ŷ_i表示预测值，n表示样本数量。MSE的值越小，表
原创
2024-05-17 07:26:47
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# 回归计算R方的Python实现
回归分析是一种数据分析方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中，一个重要的评估指标是R方（R-squared），它可以帮助我们判断回归模型的拟合程度。本文将介绍回归计算R方的原理，并使用Python实现。
## R方的定义
R方是回归模型拟合程度的度量。它表示因变量的变异程度中，可以由回归模型解释的比例。R方的取值范围为0到1，越接近1表示回归
原创
2024-01-21 05:34:56
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本人不适合回答这个问题但一直有人邀请回答类似问题，虽然不合适直接讲谁该替代谁，其实都有人用也不存在普遍意义上如何替代的问题，萝卜白菜各有所爱而已。但我要说的是，Python和R是两门编程语言，而MATLAB虽然有对应的语言，但实质上它是一个软件工具。你也许要说Python也有很多工具，甚至有人打包好了可以拿来用，但如果拿Python和MATLAB的生态环境来说，还是有区别的，最本质的还是开源和商业
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2023-09-05 11:41:32
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文章目录一、树实现列表之列表节点与引用二叉树的应用解析树树的遍历利用二叉堆实现优先级队列二叉堆的操作二叉搜索树搜索树的实现插入值查找值删除值平衡二叉搜索树AVL树的实现小结 一、树作为数据结构的树和现实世界中的树有很多共同之处，二者皆有根、茎、叶。不同之处在于前者的根在顶部而叶在底部。 树的第一个属性是层次性，第二个属性是一个节点的所有子节点都与另一个节点的所有子节点无关，第三个属性是叶子节点都
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2023-10-10 21:44:11
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原标题：左手用R右手Python系列—数据合并与追加今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。针对数据合并与追加，R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求，根据合并与追加的使用场景，这里我将本文内容分成三部分：数据合并(简单合并，无需匹配)数据合并(匹配合并)数据追加数据合并(简单合并，无需匹配)针对简单合并而言，在R语言中主要通过以下两个函数来实
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2024-02-05 10:18:59
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假设检验总体均值的检验一个总体均值的检验大样本的检验z.test(table$PM2.5.,mu=81,sigma.x = sd(table$PM2.5.),alternative = "less",conf.level = 0.95)小样本的检验t.test(table$厚度,mu=5)检验效应量library(lsr)
cohensD(table$厚度,mu=5)两个总体均值之差的检验独立大样
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2023-09-05 18:49:02
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在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后，需要对数据进行分布探索和两两关系分析等。主要内容有描述性统计分析、频数表和列联表、相关系数和协方差、t检验、非参数统计。7.1描述性统计分析7.1.1方法云集书上说，R中的描述性统计量函数“多的尴尬”。summary函数返回最大值、最小值、上下四分位数、中位数、平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计。还讲了apply、sapply函数，写了峰度和偏度。
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2024-01-22 21:50:16
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一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是通过测量
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2023-07-16 16:23:26
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假设检验及R实现7.1假设检验概述对总体参数的具体数值所作的陈述，称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立，这整个过程称为假设检验。7.1.1理论依据假设检验之所以可行，其理沦背景是小概率理论。小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的，但是它一以发生，我们就有理由拒绝原假设:反之，小概率事件没有发生，则认为原假设是合理的。这个小概率的标准由研究者事先确定，即以所谓的显著性水平α(0<α<
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精选
2016-04-08 10:04:21
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之前实现过faster rcnn, 但是因为各种原因，有需要实现一次，而且发现许多博客都不全面。现在发现了一个比较全面的博客。自己根据这篇博客实现的也比较顺利。在此记录一下（照搬）。原博客： 文章代码连接：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn显卡：TiTan RTX/Qudro K2200(丽台k2200)。--我分别在两张显卡都实现
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2024-04-25 12:04:29
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R语言中的示例> paste0("A",1:10) [1] "A1" "A2" "A3" "A4" "A5" "A6" "A7" "A8" "A9" "A10"Python中实现方法1In [26]: ['A'+str(i) for i in range(1,11)] ...
原创
2022-02-16 16:05:01
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R语言中的示例> paste0("A",1:10) [1] "A1" "A2" "A3" "A4" "A5" "A6" "A7" "A8" "A9" "A10"Python中实现方法1In [26]: ['A'+str(i) for i in range(1,11)] ...
原创
2021-06-01 16:54:30
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python中r’ ‘作用是除去’ '里面转意字符，在pyhton自动化中比较常用的
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2023-07-01 12:25:26
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布娃娃在另一个帖子提到很多差别，我觉得和那个主题不符，所以另外开一个贴讨论吧。
其实python和ruby非常接近，比大多数别的语言要接近的多，所以喜欢用啥就用啥（大实话，虽然也是废话）。语法上的差别虽然有那么一点，大部分是syntax sugar，我斗胆稍微列几个（python我也忘得差不多了，不对的大家尽管来鞭尸吧），但是主要差异还是设计思想上的：灵
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2024-01-26 10:34:52
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作者：Rahul Agarwal 创造一个大的机器学习系统是一门艺术。在构建一个大的机器学习系统时，有很多事情需要考虑。但作为数据科学家，我们常常只担心项目的某些部分。但是我们是否考虑过一旦我们拥有了模型，我们将如何部署它们？我见过许多 ML 项目，其中许多项目注定要失败，因为它们从一开始就没有一个固定的生产计划。这篇文章是关于一个成功的 ML 项目的过程需求 —— 一个进入生产的项目。1. 在
一、简介Python下有许多款不同的 Web 框架，Django 是重量级选手中最有代表性的一位，许多成功的网站和 APP 都基于 Django 开发的。Django 是一个开放源代码的Web应用框架，由 Python 编写。Django 遵守 BSD 版权，初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。Django 采用了 MVC 的软件设计模式，即模型 M，视图
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2024-06-03 15:42:31
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