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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# Python画分布频数
## 概述
本文将向你介绍如何使用Python语言来绘制分布频数图。对于刚入行的小白来说，理解这个过程可能会有些困难，但是不要担心，我们将一步步地进行讲解。在开始之前，请确保你已经安装了Python的开发环境，并掌握了基本的Python编程知识。
## 流程图
下面是绘制分布频数图的整个流程图。我们将按照这个流程图的步骤进行讲解。
```flow
st=>sta
原创
2023-08-11 11:30:40
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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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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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# 如何使用Python查看数据分布
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[查看数据概况]
B --> C[查看数据分布]
```
## 任务步骤表格
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| ---- | ------------------ | ---------
原创
2024-05-25 06:32:13
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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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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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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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# 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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# 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
# 分部署 MySQL：一种高可用性数据库架构
在现代应用程序中，数据库的高可用性和扩展性是至关重要的。分部署 MySQL 是一种将数据库组件分布在不同服务器上的方法，以提高系统的可用性和性能。本文将探讨分部署 MySQL 的架构及相关代码示例，帮助开发者理解其实施过程。
## 什么是分部署 MySQL？
*分部署* 是指将MySQL数据库的不同角色，如主服务器、从服务器和负载均衡器，部署到
.NET基础篇——分部类和分部方法
根据微软的定义，分部类就是“将类或结构、接口或方法的定义拆分到两个或多个源文件中。 每个源文件包含类型或方法定义的一部分，编译应用程序时将把所有部分组合起来”。在使用分部类的时候，必须为类加入partial的关键字，注意每个类的可访问性必须一致，其中一类为public,其他类也必须为public。如果其中一个类为抽象类，那合并后
原创
2021-04-30 21:19:12
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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
相信有不少编程人员在实际的工作当中都会遇到这样的现象，那就是在使用python开发图形界面的时候，往往会有不少的gui框架可供选择，此时不知道在众多的框架当中该如何选择。下面，就为大家带来三个主流的python gui框架，相信在看完之后，大家的心里就会有答案了。一、Tkinter模块。这里简称为TK，它是python的标准tk gui工具包当中的接口，特别值得一提的是，tk与tkinter能够在
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2023-07-25 21:07:14
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# Java类分部：代码组织与重用的高效策略
Java是一种面向对象的编程语言，允许开发者通过类来封装数据和行为。然而，随着项目的复杂性增加，单一类的代码量可能会增长到难以管理的程度。这时候，**类的分部（Partial Class）**的概念就显得尤为重要。尽管在Java中没有直接的“分部类”支持，但我们可以通过一些策略来实现类似的效果。这篇文章将深入探讨类分部的概念，并提供实际的代码示例。
根据微软的定义，分部类就是“将类或结构、接口或方法的定义拆分到两个或多个源文件中。 每个源文件包含类型或方法定义的一部分，编译应用程序时将把所有部分组合起来”。在使用分部类的时候，必须为类加入partial的关键字，注意每个类的可访问性必须一致，其中一类为public,其他类也必须为public。如果其中一个类为抽象类，那合并后整个类都将被视为抽象类，其中一个类为密封类，那合并后整个类都将视为密封类。在页面类、DataSet里面你经常可以发现分部类的身影，当你用到Entity Framework的时候，你会发现每个映射生成的对象都是使用分部类的方式生成的，分部类似乎早已派上用场。分部类究竟有什么好处，下面为大家一一揭露。
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原创
2011-09-13 13:49:31
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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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