个人学习Python数据分析基础篇。会慢慢得更新...环境：Anaconda3IDE：pycharm在pycharm里面设置anaconda环境：File--Settings--Project : project interpreter--右上点击设置add--左上第二个Conda Environment---Existing environment-- Interpreter右边的.
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2024-10-04 09:08:33
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序列序类是一个集合概念, Pthon包括六种内建序列: 列表, 元组, 字符串, Unicode字符串, buffer对象和xrange对象. 其中, 我们最长用的要数前三个.通用序列操作 1. 索引(indexing)序列的所有元素都是有编号的(从0开始...), 这些元素可以通过编号访问, 如:>>> greeting = 'Hello'>>> greet
1 什么是PSM PSM（Price Sensitivity Measurement）模型是在70年代由Van Westendrop所创建[1]，其目的在于衡量目标用户对不同价格的满意及接受程度，了解其认为合适的产品价格，从而得到产品价格的可接受范围。PSM的定价是从消费者接受程度的角度来进行的，既考虑了消费者的主观意
PSAM安全方式广泛用于金融系统，我认为其主要特点在于硬件加密，密钥在硬件中生成，而不用在网络上传输。但由此带来的缺点是，虽然最底层一次一密，似乎比较安全，但最重要的主密钥，乃至子密钥在整个过程中都是固定的。
比如临时工作密钥的生成过程：服务器端生成随机数传给客户端（PSAM卡），利用卡内储存的子密钥对随机数进行DES/3DES加密，加密过程并不是采用直接加密的形式，而是将密钥分为
一、逆向分析 本文是一篇介绍某最的，首先一定要有ARM基础，不然我都很难保证你看这篇文章会不会懵逼！首先我们IDA动态调试想要的地方：EOR，就是异或操作，而这里的R0,R1,R3的四个常量值：这里看到依然是利用左移获取地址，然后在用LDMDB命令获取内存中连续的数据，这个指令在进阶篇中已经介绍了，这时候我们可以看一下R5的内存数据：这里发现了又是一个密钥库，我们还是把这个库数据弄出来：那么这一段
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2024-06-02 18:52:21
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在这篇博文中，我们将探讨“python sobol”的使用及解决方案，分为多个部分详细记录其背景、演进和应用。
在现代数据科学和研究中，Sobol序列是一种用于高维积分和蒙特卡洛模拟的准随机数生成器，适用于敏感性分析和其他需要高效数字统计的情境。通过Sobol序列，我们能够以更高的采样效率对复杂系统进行建模。
### 背景定位
#### 业务场景分析
随着大数据和量化分析的快速发展，传统随机
最近在搞敏感性分析方法中的Sobol方法，看了一些国内的论文，发现一个通病，就是公式一挂就可以得出结果了，对于我这种数学渣渣真的很不适合。直到我在维基百科上面找到了这种方法的详细解释https://en.wikipedia.org/wiki/Variance-based_sensitivity_analysis，包括分析的步骤都写的很清楚，当然还有蛮多东西自己还不是太了解（越来越发觉，数学真的太重
灵敏度分析可谓是线性规划中的重难点了，不仅将之前的知识汇总起来，更是考试必考的大题（出题人基本都是先让用单纯形法解出线性规划问题后，紧接着剩下的2，3小问均是灵敏度分析解题）。博主写这一篇博文也是走走停停耽误了很久，前前后后复习了多次QaQ。 接下来我们还是提出几个问题：1. 灵敏度分析对应的是怎样的问题？ 2. 灵敏度分析法解决问题有怎样的优点？不用该方法还有其他方法吗？ 3. 灵敏度分析类的
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2023-12-15 05:16:28
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2018/11/12 作者/EWG1990仪器学习网在原子吸收分光光度法中,灵敏度和检出限是评价分析方法和分析仪器的两个重要指标。更多的仪器学习资料，在仪器学习网 1. 灵敏度(S)PAC规定,某种分析方法在一定条件下的灵敏度(S)是指被测物质含量或浓度改变一个单位时所引起测量信号的变化,实际上就是校正曲线的斜率。在原子吸收分光光度法中,灵敏度表示被测元素的浓度(c)改变一个单位时,吸
lingo对于一些线性或者非线性的规划，优化问题非常有效首先介绍一下，在lingo中运行程序时出现的页面（在工具栏点击类似靶子一样的图标便可运行） Solver status:求解器(求解程序)状态框Model Class:当前模型的类型:LP，QP，ILP，IQP，PILP，PIQP，NLP，INLP，PINLP（以I开头表示IP，以PI开头表示PIP）State:当前解的状态:&nb
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2024-10-20 10:55:44
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作者 | 黄文臣前言符号(Symbol)是日常开发中经常接触的一个概念，虽然日常开发中直接应用的场景比较少，但符号编译期和运行时都扮演了重要的角色。符号是什么维基百科的定义A symbol in computer programming is a primitive data type whose instances have a unique human-readable form.直
首先要了解线性规划表达式的最简单的一种——矩阵表达式：记住其中A,b,c的位置以及含义。A是技术系数，b是资源约束，c是价值系数一般的solve只会出slack or surplus ,随便给一个线性规划如下：max=2*x1+x2; 5*x2<=15; 6*x1+2*x2<=24; x1+x2<=5; slack or surplus表示在最优解为（3.5，1.5）的情况下三种
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2024-02-29 22:34:04
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当我们开始精通编程语言时，我们不仅希望实现最终的编程目标，而且还希望可以使我们的程序更高效。在本文中，我们将学习一些Ipython的命令，这些命令可以帮助我们对Python代码进行时间分析。注意，在本教程中，我建议使用Anaconda。1.分析一行代码要检查一行python代码的执行时间，请使用**%timeit**。下面是一个简单的例子来了解它的工作原理：#### magics命令%timeit
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2024-06-02 16:48:46
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首先明确一点：学计算框架主要就是学2部分：1.资源调度 2.任务调度 写一个spark程序包含加载配置文件，创建上下文，创建RDD , 调用RDD的算子，用户在算子中自定义的函数 map端：狭窄的理解是MapReduce中的map端，本质就是将数据变成你想要的形式，例如：按照空格切分，乘2等等操作。 shuffle : 分为shuffle write（临时存到本地磁盘）和shuffle read（
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2024-02-22 22:38:04
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# 使用R语言实现敏感性分析的Sobol方法
在数据科学和建模领域，敏感性分析是评估模型输出对输入变量的变化程度的一种重要手段。Sobol方法是一种常用的全局敏感性分析方法。本文将指导您如何在R语言中实现Sobol敏感性模型。以下是实现流程的概述：
## 流程概览
在实施Sobol敏感性分析时，我们遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
某工厂生产A\B\C三种型号的产品，三种型号产品收益分别为2、1、3元，其生产受下列条件限制：人工<=1,材料<=3，每种产品的人工消耗分别为1/3、1/3、1/3；每种产品的用料消耗分别为1/3、4/3、7/3，试决定该生产的最优方案。按照单纯形法，计算如下：clc
clear all
close all
syms x1 x2 x3 y1 y2 y3 y4 y5;
% 根据例题
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2024-01-20 23:01:20
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一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次，简称成本，但是造成一些客户的不满意，取消了提货，带来更大亏损，项目要求是通过分析客户类别，选择合适的发货方式，达到技能降低成本又能降低客户不满意度的目的。什么是聚类聚类将相似的对象归到同一个簇中，几乎可以应用于所有对象，聚类的对象越相似，聚类效果越好。聚类与分类的不同之处在于分类预先知道所分的类到底是什么，而聚类则预先不知道目标，但是可以通过簇识
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2023-08-26 17:40:25
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文章目录1.基本形式和常见类别1.1 基本形式1.2 常见类别2.定义3.确定模型的思路4.损失函数5.多元线性回归5.1 基本原理5.2 损失函数5.3 最小二乘法求解多元线性回归的参数5.4 正则化6.linear_model.LinearRegression7.实战演练8.自己实现最小二乘法尝试9.补充说明 1.基本形式和常见类别1.1 基本形式线性回归是线性模型的一种，其基本形式如下1.
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2024-02-19 22:14:40
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# Python数据分析报告的实现流程
## 概述
在Python中，要实现数据分析报告，一般需要进行以下几个步骤：数据准备、数据清洗、数据分析、可视化和报告生成。本文将逐步引导你完成这个过程，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 数据清洗: 处理缺失值和异常值
数据清洗 --> 数据分析: 提取关键指标
数
原创
2023-12-08 15:00:12
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# Python 数据分析输出图表
## 前言
数据分析是现代科学研究中非常重要的一环。而数据的可视化则是数据分析的重要手段之一。Python作为一门功能强大的编程语言，拥有丰富的库来进行数据分析和可视化。本文将介绍如何使用Python进行数据分析并输出图表。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python和一些必要的库。Python可以从官方网站[下载](
```
pip ins
原创
2024-02-02 08:21:58
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