Vector 计算 均值(mean) 和 方差(variance) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/24623187 vector<>类型的数组, 计算均值和方差的最简方法. 代码: double sum = std::accumulate(std::begin(resultSet), std::end(resultSet), 0.0); double mean = sum / resultSet.size()

&*&:2017/6/16update,最近几天发现阅读这篇文章的朋友比较多,自己阅读发现,部分内容出现了问题,进行了更新. 一.什么是PCA:摘用一下百度百科的解释 PCA(Principal Component Analysis),主成分分析,是一种统计方法,通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分. 二.PCA的用途及原理: 用途:数据降维 原理:线性映射(或线性变换),简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上,那么在数据分析上,

函数说明: 1. .hist 对于Dataframe格式的数据,我们可以使用.hist直接画出直方图 对于一些像年龄和工资一样的连续数据,我们可以对其进行分段标记处理,使得这些连续的数据变成离散化 就好比:我们可以将0-9岁用0表示 10-19用1表示 20-29用2表示 ... 下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理 代码: 第一步:导入数据 第二步:对年龄特征使用.hist画出直方图,直方图本身也是一个分段的过程 第三步:使用np.floor(/10)取整,将比如5岁的年龄计算后为0 第四

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映

普通的jdbc事务在插入数据后 下面的代码报错时 数据不会回滚 但是 spring的事务会回滚

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]

由于上一例的实现中只针对了离散数据,为了扩充处理范围,我实现了一下对线性数据的简单处理,在其中我选择用中位数作为指标,平均数.众数等等其他数据在我看来异曲同工,最终也都会有较相似的结构. 求连续数据的香农熵 def calcLinerData(dataSet): num=len(dataSet) count={1:0,0:0} shannonEnt=0.0 for i in range(num): feature = [ example[-1] for example in dataSet] f

接上篇:安居客scrapy房产信息爬取到数据可视化(下)-可视化代码,可视化的实现~ 先看看保存的数据吧~ 本人之前都是习惯把爬到的数据保存到本地json文件, 这次保存到数据库后发现使用mongodb的聚合统计省去了好多自己用python写计算逻辑的步骤,好方便啊~~ 第一张图柱状图 第一张图代码解析: #encoding:utf-8 import random from pyecharts import Bar from pymongo import MongoClient conn = M

简介 uncurl是一个库,允许您将curl请求转换为使用requests 的python代码.由于Chrome网络检查器具有的“copy as cURL”,因此该工具对于用python重新创建浏览器请求很有用. 安装 pip install uncurl 使用步骤 1. 抓取接口数据--Chrome浏览器 以课堂派获取学生作业接口为例,在浏览器获取相关接口,右键 “copy as cURL”   复制数据如下 curl 'https://www.ketangpai.com/HomeworkAp

文华财经赢顺外盘期货行情数据API接口开放代码        怎么才能获取到外盘期货行情数据API接口呢?不少朋友就会考虑到文华财经行情API接口,本身文华财经就是一个软件提供商,提供行情API接口也无可厚非.但是由于市场上外盘行情API接口都是收费的,所以软件商提供行情API接口不太合理.文华财经在我国软件提供方已经存在了23年.期货交易员90%以上都在用文华财经,可见其客户群体是非常庞大的,为什么要外盘数据收费?很显然就是为了赚钱,但是也是最近两年,文华财经不光是外盘数据收费,包括模拟交易,

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩

近期在写C++ socket和java socket之间的通信程序,涉及到整数浮点数的传输.须要从字节数组还原数据,查了一些资料.总结例如以下 1.       整数和浮点数的机器表示 在机器内部.不论是一个整数还是浮点数.都是以一个二进制串的形式存储. 整数可能是原码.补码表示,浮点数有阶码尾数两部分构成.不管如何都是一个二进制串.可是这个二进制串如何表示不同的机器可能採取不同的方案. 关于浮点数: 一个机器上的32位浮点数的二进制串在还有一个机器把它作为32位浮点数解释时可能得到不同的值,这

你可能经常要以不完整的数据点绘制图表.例如,当绘制每月的销售图表时,你可能没有所有的月数据.所以,你可能只想以一个空白的区域来显示缺失的数据,不在这个区域中绘制任何东西.FusionCharts可以让这个目标很容易的实现. 用户可以通过不提供任何值到需要隐藏的相应<set>元素来隐藏任意数量的数据块. 具体操作参考下面的XML代码: [html] view plaincopy <chart > <set label='Jan' value='420' /> <se

在Android中获取网页里表单中的数据具体实现代码如下,感兴趣的各位可以参考过下哈,希望对大家有所帮助 MainActivity如下: 复制代码 代码如下: package cn.testjavascript; import java.util.StringTokenizer; import android.os.Bundle; import android.webkit.WebView; import android.app.Activity; /** * Demo描述: * 在Androi

#pragma mark 载入xml - (void)loadXML { //获取网络数据. NSLog(@"load xml"); //从webserver载入数据 NSString *str = @"http://www.baidu.com?format=xml"; //这里是乱写的 //1简历NSURL NSURL *url = [NSURL URLWithString:str]; //2建立NSURLRequest NSURLRequest *request

用MVC EF框架开发项目,数据库用的是Oracle,本地调试的时候一切正常,但是把代码编译之后放到服务器就会读不出数据. 原因:本地调试环境与服务器环境不一致. 办法:在服务器上装ODT.NET组件就OK了.

为了看出数据属于哪个选手,教练向各个选手的数据文件中添加了标识数据:选手全名,出生日期,计时数据. 例如:sarah文件的数据更新为: Sarah Sweeney,2002-6-17,2:58,2.58,2:39,2-25,2-55,2:54,2.18,2:55,2:55,2:22,2-21,2.22 接下来主要考虑Sarah的数据,从教练的原始数据抽取并处理Sarah的3个最快时间.

多节点部署保证HA,分布式锁代码 public class DistributedLock implements Watcher,Runnable{ private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DistributedLock.class); private int threadId; private ZKConnector zkClient; private String selfPath; private Strin

转自:直觉模糊C均值聚类与图像阈值分割 - liyuefeilong的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/43816495 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 主函数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function main ima = i