#CalStatisticsV1.py def getNum(): #获取用户不定长度的输入 nums=[] test=input("请输入要存储的数据(回车退出):") while test != "": nums.append(eval(test)) test=input("请继续输入其他数据(结束回车退出):") return nums def mean(means_n): #求平均值 s=0 mean_result=0 for i in

做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约.)通常需要筛选变量. k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019 @author: Administrator ks计算 """ import pandas as pd import numpy as np data_test_2

最近总是有需要单独对某一个类型的通路进行超几何分布的p值计算,这里记录一下python包的计算方法 使用scipy的stat里面的hypergeom.sf方法进行富集分析的p值计算 hsaxxxxx AA and Linoleic metabolism KEGG pathways Pathways KEGG (Homo sapiens (human)) 59 17 3586 141 3.32E-11 ------------ set in set background in background

统计学习方法与Python实现(二)——k近邻法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决的方式进行预测.k近邻法不具有显式的学习过程,而实际上是利用训练数据集对特征空间进行划分,并作为其分类的模型.k近邻法的三个基本要素是 k值的选择.距离度量和分类决策规则. k近邻法的模型是将特征空间划分成一些称为单元的子空间,并且

统计学习方法与Python实现(一)——感知机 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 假设输入的实例的特征空间为x属于Rn的n维特征向量,输出空间为y = { +1, -1}的两点,输出的y的值表示实例的类别,则由输出空间到输出空间的函数: 被称为感知机. 模型参数w表示内积的权值向量,b表示偏置.sign(x)为符号函数,≥0取+1,<0取-1. 感知机模型的分类由线性方程 wx + b = 0 确定的分离超平面来完成,根据将特征向

统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布.然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y,从而进行决策分类. 朴素贝叶斯法学习到的是生成数据的机制,属于生成模型. 设Ω为试验E的样本空间,A为E的事件,B1~Bn为Ω的一个划分,则

原理 计算 计算每个落子点的**"权值"**,找到权值最大的落子点 对于每个空白点,分别计算周围的八个方向 不妨以该空白点作为参照原点,以水平向右作为X轴正方向,以竖直向下为Y轴正方向建立平面直角坐标系 因为在计算某个方向时,正向和反向需同时考虑,实际上只需要四个方向,即向量(1,0)的方向.向量(

MD5哈希值计算:(仅仅是记录一下) /// <summary> /// 获取字符串的MD5值 /// </summary> /// <param name="str">字符串</param> /// <param name="salt">加盐值</param> /// <returns></returns> public static string MD5(this s

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:QCryptographicHash实现哈希值计算,支持多种算法     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/668/ 文章目录 1. 介绍  1.1. 支持的算法  1.2. 提供的接口 2. 范例 1. 介绍 多看看Qt core模块会发现很多惊喜呀,里面包含的类很多涉及到很多方面的功能实现 先附上所有core类:Qt Core,再直接给出QCrypt

本篇文章主要介绍了"ArcGIS for Android地图上实际距离与对应的屏幕像素值计算",主要涉及到ArcGIS for Android地图上实际距离与对应的屏幕像素值计算方面的内容,对于ArcGIS for Android地图上实际距离与对应的屏幕像素值计算感兴趣的同学可以参考一下. /** * 将实际地理距离转换为屏幕像素值 * * @param distance *            实际距离,单位为米 * @param currScale *            当

背景: 服务项目已有服务期起止时间From-To 现在要根据用户输入的新的起始时间, 和该服务期的原有区间值, 计算出新的服务期截止时间 即 NewServiceToDateTime = NewServiceFromDateTime + ( OldServiceToDateTime - OldServiceFromDateTime) 本示例的效果: 1.日期转换 及 差值计算 2.mvc 下 ajax 调用及赋值 相关代码如下: 后台Controller下Action处理 public Date

大文本 通过 hadoop spark map reduce   获取 特征列  的 属性值  计算速度

用数学工具解决实际问题仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计.而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法,对于一个计算机专业的人士,应当熟悉其应用在诸如机器翻译,语音识别,垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域. 在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题.在这些问题的解决过程中,还潜移默化的帮助形成建模决策的方法论,建模误差和数值误差怎么取舍,怎样为具体问题建立数学模型,如何抓住问题中的主要矛盾(模型中的关键参数),再一步一步的优化或者验证模型的有效性

一.变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值.举例来说,如"年龄"这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的"箱"中,并按年龄落入的"箱"对变量进行编码. 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要有三个作用: 归一化:分箱且woe编码映射后的变量,可以将变量归一到近似尺度上: 引入非线性:对于逻辑回归这类线性模型,引入变量分箱可以增强模型的拟合能力:

本地代码是.ipynb格式的转换到博客上很麻烦,这里展示部分代码,了解更多可以查看我的git-hub:https://github.com/Yangami/Python-for-Statisticians/tree/master/Numpy #-*-author Yangami-*- import numpy as np import pandas as pd shape #创建数组 a=np.array([1,2,3]) b=np.arange(9) a,b,type(a) c=np.arra

hashlib & hmac *不是很清楚能不能把这种hash值取样算法称之为加密,但是似乎好像也是这么说的哈(非科班出身的野路子就是没这种基本知识的) ■ 基本用法 hashlib支持MD5,sha1等多种加密算法,详见hashlib.algorithms_available 用法十分简单: m = hashlib.md5() #或者是其他算法的名字,如hashlib.sha1() m.update("Some String") #加密用update方法,注意这个方法不会返回

时间序列是按时间顺序的一组真实的数字,比如股票的交易数据.通过分析时间序列,能挖掘出这组序列背后包含的规律,从而有效地预测未来的数据.在这部分里,将讲述基于时间序列的常用统计方法. 1 用rolling方法计算移动平均值 当时间序列的样本数波动较大时,从中不大容易分析出未来的发展趋势的时候,可以使用移动平均法来消除随机波动的影响.可以说,移动平均法是针对时间序列的常用分析方法,其基本思想是,根据时间序列样本数据.逐步向后推移,依次计算指定窗口序列的平均值. 股票的移动平均线是个比较常见的范例,通

最近业余时间在学习Python,这是那天坐地铁时突发奇想,想看看我这一个月的地铁费共多少钱,所以简单的构思了下思路,就直接开写了,没想到用Python来实现还挺简单的. 设计思路: 每次乘车正常消费7元,每天乘车2次,每月工作日乘车22天. 每月乘车总金额超过100元,下次乘车票价的8折 每月乘车总金额超过150元,下次乘车票价的5折 每月乘车总金额超过400元,下次乘车不打折 代码: # _*_coding=utf-8 _*_ __author__ = 'Xue' ''' 计算北京地铁每月乘车

对于经常调用的函数,特别是递归函数或计算密集的函数,记忆(缓存)返回值可以显着提高性能.而在 Python 里,可以使用字典来完成. 例子:斐波那契数列 下面这个计算斐波那契数列的函数 fib() 具有记忆功能,对于计算过的函数参数可以直接给出答案,不必再计算: fib_memo = {} def fib(n): if n < 2: return 1 if not n in fib_memo: fib_memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2) return fib_memo[n

项目github地址:https://github.com/holidaysss/WC PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划  90  90 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 90  90 Development 开发 365  385 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术)  240  240 · Design Spec · 生成设计文档  20  20 ·

为让学校统计学社的同学了解python在数据处理方面的功能,将手游模拟城市的工厂生产进行建模,让同学在建模与处理非结构数据的过程中学习和了解python.将准备的内容放在此让更多需要的人特别是统计人(准备时是按照统计学生的平时会遇到的问题准备的)学习. 首先是模拟城市这款手游 它的一个非常令人头秃之处是等级高时非常缺金币,而要在游戏内获取基本只能通过生产商品并出售.我们要做的是分析可以生产的商品,计算生产每种商品增加值以及结合各生产部门生产能力寻找出单位时间内能生产出价值最高的产品组合. 一.基