本文大部分内容来自。主要内容为python3中的内置函数，可以通过命令》dir(__builtins__)进行查询；对于具体某个内建函数可以通过命令》help(函数名)查看其功能和具体用法。内置函数abs() 对传入参数取绝对值bool() 对传入参数取布尔值， None, 0, "",[],{},() 这些参数传入bool后，返回Falseall() 所有传入参数为真，才为真any() 任何一个
1. 高阶函数1.1 高阶函数定义1.1.1 变量可以指向函数>>> f = abs
>>> f
<built-in function abs>
>>> f(-10)
10说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。1.1.2 函数名也是变量那么函数名是什么呢？函数名其实就是指向函数的变
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2023-11-29 12:48:22
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上文讲到函数式编程的闭包，这一节讲一下闭包的一个应用，装饰器。何为装饰器装饰器本质上是一个 Python 函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。1.
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2023-12-15 13:50:02
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今天主要学习了Python函数式编程，在此总结一下 1.Python中函数也是一种对象，我们可以用变量来指向函数，并且实现调用。f=abs
l=f(-10)
print(l)
#Output:10 2.函数中可以传入函数，这样的函数叫做高阶函数。f=abs
def add(a,b,f):
c=a+b+abs(-1)
print('sum is %d'%c)
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2023-09-25 17:51:00
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本文提供一个基于ADF Face组件开发样例工程，实现Excel导入开发中常见的处理。 1.文件上传处理 2.读取Excel单元格内容实现的基本思路：1. 应用ADF Faces的文件上传组件完成用户文件选取的交互，将其与后台ManagedBean建立值绑定，在表单提交时，文件上传组件封装了上传的实现细节并
Python Fast CRUD目的本项目采用了一系列Python中比较流行的组件，可以以本项目为基础快速搭建Restful Web API, 这里主要是放了一些常用的CRUD操作示例和自己积累的通用函数.说明本项目使用了下面的常用组件：Flask: 轻量级Web框架，可以说是Python中最易用的了Flask-SQLAlchemy: ORM工具。本项目需要配合Mysql使用,sqlalchemy
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2024-07-25 08:39:38
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第五章 误差反向传播法 第六节Affine层现将求矩阵于偏置的和的运算用计算图表示出来。将乘积运用“dot”节点表示，则np.daot(x,w)+B的运算可用下图表示，并且在变量上面标记他们的形状。 反向传播的示意图为 图中左上角那两个公式我没有去推到，等需要我了解更加深入一层的时候再推导吧。 各个变量的形状。尤其要注意，X和αL/αX形状相同，W和αL/αW形状相同。从下面的数学式可以很明确地看
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2024-07-17 10:02:50
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【小白从小学Python、C、Java】 【Python全国计算机等级考试】 【Python数据分析考试必会题】 ● 标题与摘要 Python数据分析 ADF平稳性假设检验● 选择题 以下关于ADF检验说法错误的是： A 可以用来检验时间序列是否平稳 B Python中可以用statsmodels模块实现ADF检验 C 在Arima模型中不会用到ADF检验 D 原序列未通过ADF检验，可以进行差分
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2023-09-14 16:42:38
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上篇介绍了DF检验，该检验仅用于AR(1)过程的单位根检验，对于AR()过程来说，需要使用拓展DF检验（augmented Dickey-Fuller，ADF）。1 模型检验形式AR()过程的形式如下：上式可以转换成如下形式：而一阶检验的模型形式为：与一阶的形式相比，p阶形式的相当于；可以看做是的滞后期，是特有的部分。ADF检验使用的函数依然是urca工具包中的ur.df()：ur.df(y, t
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2023-08-12 19:51:51
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# 了解Python中的Arch ADF
在Python中，`arch`库是用于建模和估计方差的自回归条件异方差(ARCH)和泛型条件异方差(GARCH)模型的工具。而ADF(单位根检验)是用于检验时间序列数据的平稳性和非平稳性的方法。在本文中，我们将介绍如何使用`arch`库中的ADF函数来进行单位根检验，并通过代码示例演示其用法。
## 安装arch库
首先，我们需要安装`arch`库。
原创
2024-07-06 04:58:39
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# Python ADF检验
## 引言
在统计学中，单位根检验（Unit Root Test）是一种时间序列分析方法，用于判断一个时间序列是否具有单位根（Unit Root），即随时间变化的趋势是否是非随机的。单位根检验常用于分析经济学、金融学等领域的数据，判断数据的平稳性。
ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）是单位根检验的一种常用方法，其原理基于Dic
原创
2023-09-05 04:17:21
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# 如何使用Python创建ADF文件
在数据科学和机器学习领域，ADF（Azure Data Factory）文件是一种常见的数据流文件格式，通常用于在数据处理和数据仓库中移动数据。本篇文章将带领你了解如何使用Python创建和操作ADF文件的基本步骤。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------
原创
2024-08-29 05:57:44
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## adf文件解析与处理的Python库 - pyadf
dftest = adfuller(adf_seq,autolag='AIC')
dfoutput = p
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2023-06-10 23:18:28
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# 如何实现 ADF 检验 (Python 版)
## 引言
在时间序列分析中，平稳性是一个重要的概念。平稳性是指时间序列的统计特性（如均值和方差）在时间上保持不变。要检验时间序列的平稳性，常用的检验方法之一是 ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验。本文将详细指导你如何在 Python 中实现 ADF 检验。
## 流程概览
在开始之前，我们将整个实现过程分为以下几
原创
2024-10-02 06:10:12
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# 打开ADF文件的Python方法
ADF文件是ArcGIS Data Interoperability扩展支持的一种文件格式，用于存储和传输地理空间数据。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，可以用于处理和分析各种类型的数据，包括ADF文件。本文将介绍如何使用Python打开ADF文件，并提供代码示例。
## 什么是ADF文件？
ADF文件（ArcGIS Data Intero
原创
2024-01-24 11:53:45
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独立双样本检验AB测试：为同一目标制定两个案例，测试出效果最好的案例，得出最后结果。例子：假设有AB两个键盘设计案例，测试同一时间打相同单词错误数量结果如下图，由于同一行是不同两个对象的测试结果，因此为独立双样本检验。描述统计分析：#读入数据
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
fileNam
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2023-12-01 14:57:21
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目录ADF检验简介adftest的使用及参数介绍——简单调用：h = adftest(y)——多参数调用：[h,pValue,stat,cValue] = adftest(y,'alpha',0.05)adftest如何判断是否平稳？——原假设与备择假设——通过h判断是否平稳——通过pValue判单是否平稳——通过stat和cValue判断是否平稳应用举例（以1978年到2020年的中国GDP为
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2023-06-16 20:54:34
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我试图在Python中运行statsmodels中的Augmented Dickey-Fuller测试，但我似乎错过了一些东西。这是我正在尝试的代码：import numpy as np
import statsmodels.tsa.stattools as ts
x = np.array([1,2,3,4,3,4,2,3])
result = ts.adfuller(x)我收到以下错误：
Tra
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2023-07-23 19:06:45
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1 ADF检验也叫扩展的迪克富勒检验，主要作用是检测序列的平稳性，也是最常用检测序列平稳性的检验方法。
2 何为：平稳性？单位根？(略)，见这部分随便的其他内容有讲解。是建模对数据的先决条件。
3 ADF检验的三种情形：
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2023-05-24 14:41:08
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