数理统计(一)——Python进行方差分析 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 方差分析可以用来推断一个或多个因素在其状态变化时,其因素水平或交互作用是否会对实验指标产生显著影响.主要分为单因素方差分析.多因素无重复方差分析和多因素重复方差分析. 做数理统计课后题,发现方差分析计算比较麻烦,想用Python掉包实现.但是发现大多教程对参数的讲解不是很清楚,在此做记录. 主要用到的库是pandas和statsmodels.简要流程是,先用pan

笔记链接:http://www.cnblogs.com/igoslly/p/6784206.html 加载Excel“数据分析”工具包 [文件]→[选项]→[加载项]→[Excel加载项]→[转到] 数据分析 Located in[数据] 实现单因素方差分析 这里给出Excel示例数据.参数设置表 输入区域可包含整张表格,例子中因素A各个水平以列表示,标志位即第一行(接受合并单元格) 同理[分组方式]为“列”时,标志位为第一列: 设置标志位后,得到结果“组”这一列即会以标志命名,便于区分. We

生物统计与实验设计 放大程度q检验:精度较高>新复极差法:各种错误比较平均>LSD 其中,LSD不随M的变化而变化,但是SSR和q-test会随M变化而变化. 第一步代表了方差分析的核心思想 第二步F检验与t检验同理 第三步只知道一组因素是否有差异,而不知道何种水平有差异,需要多重比较. 打星号表示极显著 二因素方差分析: 主效应是各试验因素独立作用. 互作是各试验因素不独立作用,即因素A与因素B组成一个超级因素. 要保证所有样本条件一致,即SE相同,虽然此要求在实际情况中无法达到,但是单从主

============================ 用一个简单的例子来理解python高阶函数 ============================ 最近在用mailx发送邮件, 写法大致如下. echo 'body'|mailx -s 'title' 'a@corp.com,b@corp.com' 不知什么原因, 在一台机器上只要mailTo中包含空格, 邮件就发送不出去. 所以需要对收件人做规范化处理, 即去除空格, 去除多余的逗号. 这个处理过程使用到了map()和reduce(

看到别人执行一个带命令行参数的python文件,瞬间觉得高大上起来.牛逼起来,那么如何编写一个带命令行参数的python脚本呢?不用紧张,下面将简单易懂地让你学会如何让自己的python脚本,支持带命令行参数的执行. 首先你要知道python中的sys模块的一些功能: import sys print "the number of python program's argument:",len(sys.argv) print "the value of every argum

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习.但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中.就像你的脑海中已经有了一块块"拼图"(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中.如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的.本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让您了解所有部分如何结合在一起. 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行: 数据清洗和格式化 探索性数据分析

t检验可以解决单样本.两个样本时的均值比较问题,但是对于两个以上样本,就不能用t检验了,而要使用方差分析.t检验是借助t分布,方差分析是借助F分布,基于变异分解的思想进行. 在算法上,由于线性模型的引入,在SPSS中,方差分析在比较均值.一般线性模型菜单中都可以做. 在适用条件上,方差分析和两独立样本t检验一样,也分别是独立性.正态性.方差齐性. 方差检验的原假设是: n个样本均值相同或n个样本来自同一个总体或自变量对因变量没有影响 由于是两组以上样本进行分析,那么方差分析除了要说明多个样本均值

eprogress 是一个简单.易用的基于Python3的命令行(terminal)进度条库,可以自由选择使用单行显示.多行显示进度条或转圈加载方式,也可以混合使用. 示例 单行进度条 多行进度条 圆形加载 混合显示 特性 使用简单,实例化一个Progress对象,调用update方法即可刷新进度 不依赖任何第三方库. 可定制进度符号,title,显示宽度,个性化显示. 多行.单行显示进度.圆形转圈加载随意搭配. 多线程安全,可在多个线程中更新进度条. 使用方法 导入eprogress pyth

继续以上一期的样本为例,雌性老鼠和雄性老鼠,在注射毒素后,经过一段时间,观察老鼠死亡和存活情况. 研究的问题是:老鼠在注射毒液后,死亡和存活情况,会不会跟性别有关? 样本数据如下所示: (a代表雄性老鼠   b代表雌性老鼠       0代表死亡  1 代表活着    tim 代表注射毒液后,经过多长时间,观察结果) 点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA,  如下所示: 从上图可以看出,只有“两个变量”可选, 对于“组别(性别)”变量不可选,  这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编

因为my_fake_useragent 是第三方,所以需要自己进行安装. 不用担心,它没有任何依赖或者附加环境,只安装它自己就行. 方法1: pycharm传统安装方式. 方法2: pip install ... fake_useragent 和 my_fake_useragent 其实是一个东西. 使用:这里只列举两个最简单的方式去调用. # -*- coding: utf-8 -*- import my_fake_useragent as ua if __name__ == '__main_

参考:https://pypi.org/project/tqdm/ 1.安装: (base) userdeMacBook-Pro:~ user$ conda activate deeplearning (deeplearning) userdeMacBook-Pro:~ user$ conda install -c conda-forge tqdm Collecting package metadata: done Solving environment: done ## Package Pla

建立第一个Django工程 环境: ip: 192.168.0.92 系统:centos7.5 安装django pip install django 启动一个HelloWorld工程 django-admin.py startproject HelloWorld [root@test2 ~]# ls HelloWorld 查看工程自带的文件 [root@test2 ~]# tree . . `-- HelloWorld |-- HelloWorld | |-- __init__.py | |-

究竟是真“自主”,还是又一个披着“洋”皮的“红芯浏览器”? ​ 作者 | 沉迷单车的追风少年 出品 | CSDN博客 昨天看到新闻: ! ​ 心头一震,看起来很厉害啊!毕竟前几天美国宣布要对中国AI软件进行限制: ​ 这是要还一巴掌的节奏啊.顿时来了兴趣,赶紧下载一个尝尝鲜. 网上很多类似的新闻,都已经这么普及了,生态链也不错,挺牛的啊: ​ 可是,官网的下载速度也太慢了吧,等了好久终于下好了...... ​ 一看图标就觉得不对劲,这不明显是pyinstall打包的吗??我发布pyqt的软件都知

   我一直想用 Python and Selenium 创建一个网页爬虫,但从来没有实现它. 几天前, 我决定尝试一下,这听起来可能是挺复杂的, 然而编写代码从 Unsplash 抓取一些美丽的图片还是挺容易的. PS:很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致自己放弃,为此我整理啦从基础的python脚本到web开发.爬虫.django.数据挖掘等[PDF等]需要的可以进Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习.但是,实际情况往往d是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中.就像你的脑海中已经有了一块块"拼图"(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中.如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的.本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让你了解所有部分如何结合在一起. 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行: 数据清洗与格式处理 探索性数据

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习.但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中.就像你的脑海中已经有了一块块"拼图"(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中.如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的.本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让你了解所有部分如何结合在一起. 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行: 数据清洗与格式处理 探索性数据分

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习.但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中.就像你的脑海中已经有了一块块"拼图"(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中.如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的.本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让您了解所有部分如何结合在一起. 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行: 数据清洗与格式处理 探索性数据分

" ONE "   众所周知,现在很多行业,都离不开用Excel: 做财务的,要用Excel做报表: 做物流的,会用Excel来跟踪订单情况: 做HR的,会用Excel算工资: 做分析的,会用Excel计算数据做报表. 不知道你有没有这样的经历,每次你用Excel做数据分析时,你往往会生成好多张工作簿,来做中间计算过程,鼠标一路移到最后一页,才出现最终结果表. 这种现象在咨询师,分析师很常见. 如果这时候源数据出了些问题,你可能要从第一种报表开始看起,然后,一张张的仔细查看,确定错误出

技术背景 SMILES表达式是化学里面常用的用于标定元素之间关系的字符串,旨在用最简短的语句来完整的表达一个分子体系内所蕴含的基本信息,比如元素.连接性以及连接属性等.由于SMILES表达式的定义种类太多,需要完整介绍的可以阅读这篇博客或者是opensmiles的官方网站.这里我们简单介绍几种常见的情况: 在SMILES表达式中,往往会去掉\(H\)元素,比如甲烷\(CH_4\)用SMILES表达式来表达的话就是\(C\): 双键用\(=\)来表示,比如\(C(=O)=O\)表示一个二氧化碳:

CMakeLists.txt project(xxx) add_library(xxx SHARED xxx.cpp) add_executable(yyy yyy.cpp) target_link_libraries(yyy xxx) xxx.h #ifndef XXX_XXX_H #define XXX_XXX_H #endif #pragma once #ifdef BUILD_XXX_DLL #define IO_XXX_DLL __declspec(export) #else #def

我之所以会选择python语言程序设计这门课,是因为我一开始预选选的选修课都没选上,然后在补选的时候,在别人选剩的课里面选择了python. 上了两节课之后,我发现python还挺有意思的,挺喜欢python的. 其实之前在慕客网上有接触过python,也在知乎上看过大佬写的微信跳一跳脚本,并且我使用过这个脚本跳过2000多分,后来跳一跳说我涉嫌作弊,导致现在跳1分的分数也无法上传,总的来说python挺好,希望有一天自己能写出比这个跳一跳辅助更牛批的东西!