使用Python建模量子隧穿】的更多相关文章

决策树python建模中的坑 代码 #coding=utf-8 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizerimport csvfrom sklearn import treefrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.externals.six import StringIO allElectronicsData = open(r"D:\workspace\python\files\A…
技术背景 该文章一方面从量子线路的打印着手,介绍了一个简单的python量子线路工程.同时基于这个简单的小工程,我们顺带的介绍了python的API文档自动化生成工具Sphinx的基本使用方法. 量子线路背景知识 在前面几篇博客中,有介绍过使用开源量子计算编程框架ProjectQ进行量子线路的绘制,会给我们输出一个tex格式的线路图,在文章中可以直接使用.关于量子线路与量子逻辑门操作,在这篇博客中有比较初步的介绍.而本文章中所创建的工程,是直接在cmd窗口里面打印输出字符串形式的量子线路,同样的…
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式…
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 学生t-分布可简称为t分布.其推导由威廉·戈塞于1908年首先发表,当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作.因为不能以他本人的名义发表…
python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   预测变量线性检验 当构建一个二元分类器时,很多实践者会立即跳转到逻辑回归,因为它很简单.但是,很多人也忘记了逻辑回归是一种线性模型,预测变量间的非线性交互需要手动编…
#%% #载入数据 .查看相关信息 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder print('第一步:加载.查看数据') file_path = r'D:\train\201905data\liwang.csv' band_data = pd.read_csv(file_path,encoding='UTF-8') band_data.info() band_data.…
收益率曲线(Yield Curve)是显示一组货币和信贷风险均相同,但期限不同的债券或其他金融工具收益率的图表.纵轴代表收益率,横轴则是距离到期的时间.在此用python建模分析零息票收益率曲线,输出图表并制图. 首先要理解收益率的计算方法,然后计算出连续复利和复利.再根据计算步骤在python中编写代码建模 此为连续复利的计算 # 没有年息票的一年期以内的零息票年收益率YTM=(log(面值/价格))/期限 r1 = np.log(100/97.5)/0.25 r2 = np.log(100/…
<利用Python进行数据分析·第2版> 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载.存储与文件格式第 7 章 数据清洗和准备第 8 章 数据规整:聚合.合并和重塑第 9 章 绘图和可视化第 10 章 数据聚合与分组运算第 11 章 时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python 建…
python分类预测模型的特点 模型 模型特点 位于 SVM 强大的模型,可以用来回归,预测,分类等,而根据选取不同的和函数,模型可以是线性的/非线性的 sklearn.svm 决策树 基于"分类讨论,逐步细化"思想的分类模型,模型直观,易解释 sklearn.tree 朴素贝叶斯 基于概率思想的简单有效的分类模型,能够给出容易理解的概率解释 sklearn.naive_bayes 神经网络 具有强大的拟合能力,可疑用于拟合,分类等,它有多个增强版本,如递神经网络,卷积神经网络,自编吗…
目录 介绍 定律 阿姆达尔定律 (Amdahl's Law) 布鲁克斯法则 (Brooks's Law) 康威定律 (Conway's Law) 侯世达定律 (Hofstadter's Law) 技术成熟度曲线 (The Hype Cycle & Amara's Law) 隐式接口定律 (Hyrum's Law) 摩尔定律 (Moore's Law) 帕金森定理 (Parkinson's Law) 普特定律 (Putt's Law) 复杂性守恒定律 (The Law of Conservatio…