斯皮尔曼秩相关系数 python scipy csdn

2024-11-03

学习笔记78—三大统计相关系数：Pearson、Spearman秩相关系数、kendall等级相关系数

****************************************************** 如有谬误,请联系指正.转载请注明出处. 联系方式: e-mail: heyi9069@gmail.com QQ: 3309198330 ****************************************************** 统计相关系数简介由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)

Spearman秩相关系数和Pearson皮尔森相关系数

1.Pearson皮尔森相关系数皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量.或者说用来表示两个向量的相似度. 皮尔森相关系数计算公式如下:

使用python scipy.optimize linprog和lingo线性规划求解最大值，最小值（运筹学学习笔记）

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

python scipy样条插值函数大全（interpolate里interpld函数）

scipy样条插值 scipy样条插值1.样条插值法是一种以可变样条来作出一条经过一系列点的光滑曲线的数学方法.插值样条是由一些多项式组成的,每一个多项式都是由相邻的两个数据点决定的,这样,任意的两个相邻的多项式以及它们的导数(不包括仇阶导数)在连接点处都是连续的. 连接点的光滑与连续是样条插值和前边分段多项式插值的主要区别.2.在Scipy里可以用scipy.interpolate模块下的interpld函数实现样条插值. SciPy的0.14.0版本里样条插值方式有:'linear','z

matlab与python scipy.signal中 freqs freqz 中w,什么时候是角频率，什么时候是真实的工程中使用的采样频率Hz,如何转化

matlab与python scipy.signal中的freqs,freqz频率分析函数,输出的w,有时候是角频率,有时候是真实频率,容易搞混,这里对比一下. 0. 精要总结: 1) freqs: matlab, 角频率,rad.s python, 角频率 rad/s ,只能是角频率. 2) freqz matlab, 形式为 [h,w] = freqz(b,a,n) 角频率形式为 [h,f] = freqz(___,n,fs) 时,频率输出形式f为Hz形式,fs为采样频率 pytho

三大统计相关系数：Pearson、Spearman秩相关系数、kendall等级相关系数

统计相关系数简介由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),Y值减小(增大),两个变量为负相关,相关系数在-1.00与0.00之间. 相关系数的绝对值

python登录csdn并自动评论下载资源脚本

功能 1.自动登录csdn 2.查找未评论的资源并自动评论用到的库 1.python自带的requests,获取以及发送网页数据 2.python自带的time,用作休眠,csdn资源一段时间内只允许评论一个资源,每评论一个资源要休息一段时间 3.BeautifulSoup,解析html文本,搜索文本中指定的标签和属性过程 1.用chrome的开发者工具抓取登录以及评论的数据包,获取数据包格式 2.requests获取指定页面html文本 3.BeautifulSoup分析页面属性,提取评论

python scipy计算机数值库

scripy有聚类的python 代码,如: http://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/50242867

python实战--csdn博客专栏下载器

打算利用业余时间好好研究Python的web框架--web.py,深入剖析其实现原理,体会web.py精巧之美.但在研究源码的基础上至少得会用web.py.思前想后,没有好的Idea,于是打算开发一个csdn博客专栏下载器,界面不是很好看,还过得去吧. 效果图如下: 为了简单,下载以html格式保存. 下载我自己的博客专栏,目录列表主界面html文件非常简单,如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN

转Python SciPy库——拟合与插值

1.最小二乘拟合实例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq plt.figure(figsize=(9,9)) x=np.linspace(0,10,1000) X = np.array([8.19, 2.72, 6.39, 8.71, 4.7, 2.66, 3.78]) Y = np.array([7.01, 2.78, 6.47, 6.71, 4.1, 4

python爬虫CSDN文章抓取

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Python SciPy Sparse模块学习笔记

1. sparse模块的官方document地址:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html 2. sparse matrix的存储形式有很多种,见此帖子http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8580952 不同的存储形式在sparse模块中对应如下: bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) Block Spar

python scipy包进行GO富集分析p值计算

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

Python SciPy库——插值与拟合

插值与拟合原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28149195 1.最小二乘拟合实例1 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ## 设置字符集,防止中文乱码 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'si

python Scipy积分运算大全（integrate模块——一重、二重及三重积分）

python中Scipy模块求取积分的方法: SciPy下实现求函数的积分的函数的基本使用,积分,高等数学里有大量的讲述,基本意思就是求曲线下面积之和. 其中rn可认为是偏差,一般可以忽略不计,wi可以视为权重. 在SciPy里提供了很多的求各类积分的函数,依据传入参数的不同可以分为两类:一类是传入一个已知的函数和积分的上下限;另一类是传入点集,这个适用于做完物理实现后收集的一些数据,但函数无法确定,但有很多的数据点,那么这些点包络下的面积是多少,也是积分问题,所以在SciPy里有针对点集求积分

Python刷CSDN阅读数（仅供娱乐）

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ @File:csdn_reads.py @E-mail:364942727@qq.com @Time:2020/4/16 10:03 下午 @Author:Nobita @Version:1.0 @Desciption:None """ import re import time import random import requests impo

Python采集CSDN博客排行榜数据

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python scipy学习-曲线拟合

根据某地每月的平均温度[17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18]拟合温度函数. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. 因为温度是以年为单位的 x=np.arange(1,13,1) y=np.array([17, 19, 21, 2

使用Python scipy linprog 线性规划求最大值或最小值(使用Python学习数学建模笔记)

函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 今天阅读数据建模第一章线性规划问题,问题描述如下: 通过介绍我们知道了线性规划,就是目标函数及约束条件均为线性函数. 通过画图我们可知,X1,X2的最优解为2,6,目标值为26. 我们如何时候这个scipy的公式来计算这个值呢:

Python scipy.sparse矩阵使用方法

本文以csr_matrix为例来说明sparse矩阵的使用方法,其他类型的sparse矩阵可以参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下面介绍其两种初始化方法 csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) where data, row_ind and col_ind s