https://www.cnblogs.com/pinard/p/6288716.html

  本文介绍了CCA解决的问题,CCA原理的推导过程,以及对计算结果物理意义的解释.并且通过SPSS和R操作演示了一个关于CCA的例子.数据文件下载参考[8],SPSS输出结果文件下载参考[9],R代码文件下载参考[10]. 一.CCA工作原理 1.CCA定义   首先需要搞清楚典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)解决了什么问题,它解决的是一组变量与另外一组变量的相关问题.举个例子,比如想要量化家庭特征与家庭消费之间的关系,其中,家庭特征包括户主的年龄.家

参考原文链接(英文版):https://www.sharpsightlabs.com/blog/numpy-axes-explained/:中文版:https://www.jianshu.com/p/f4e9407f9f9d 学好数据分析,得学好Numpy:学好Numpy,首先彻底理解“轴”的概念! 1. 在二维NumPy数组中,轴是沿行和列的方向  AXIS 0 轴是沿着行(rows)的方向 在NumPy数组中,axis 0 是第一轴.对于二维或多维数组,axis 0 是沿行(row)向下的轴

ipython 中的问号 获得相关的描述信息 %run 系统文件 执行某一个文件 ipython的模式命令 %magic 显示所有的魔术命令 %hist    命令历史输入信息 %pdb    异常发生后自动进入调试器 %reset  删除当前命名空间中的全部变量或名称 %who   显示Ipython 当前命名空间中的已经定义的变量 %time statemnent 给出代码执行时间 %timeit statement 多次实行代码,计算平均执行时间 基本读取数据的方法 维度:数据的组织形式

NumPy参考 数组创建 零 和 一 empty(shape[, dtype, order]):返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目 empty_like(prototype[, dtype, order, subok]):返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组. eye(N[, M, k, dtype, order]):返回一个二维数组,其中对角线为1,零点为零. identity(n[, dtype]):返回标识数组. ones(shape[, dtype, order]):返回

散点图 数据点在直角坐标系平面上的分布图.在宏基因组领域,散点图常用于展示样品组间的Beta多样性,常用的分析方法有主成分分析(PCA),主坐标轴分析(PCoA/MDS)和限制条件的主坐标轴分析(CPCoA/CCA/RDA).   Beta多样性 Beat多样性是生态学概念,专指不同组或生态位间物种组成的差异.   分析方法 在读文章中经常可以看到PCA分析.PCoA分析,NMDS分析,CCA分析,RDA分析.它们在本质上是排序(ordination)分析.排序的过程就是在一个可视化的低维空间(

写了个程序,对Numpy的绝大部分函数及其说明进行了中文翻译. 原网址:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.html#routines 创建数组 函数 说明 1和0 empty(shape[, dtype, order]) 返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目. empty_like(a[, dtype, order, subok]) 返回与给定数组形状和类型相同的新数组. eye(N[, M, k, dtype, ord

这系列用来介绍Python的标准库的支持Numpy部分.资料来自http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial,页面有许多链接,这里是直接翻译,所以会无法链接.可以大致看完该博文,再去看英文版. 1.先决条件 想要运行numpy,首先最小安装的有:Python.NumPy.:a.ipython 是一个增强的交互式python shell,它对于探索numpy的特性是非常方便的:b.matplotlib可以让你进行plot 图表:c.SciPy提供许多

2.0 简介 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针(为了保存各种类型的对象,只能牺牲空间).这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我

unity中欧拉角用的是heading - pitch -bank系统(zxy惯性空间旋转系统):当认为旋转顺序是zxy时,是相对于惯性坐标系旋转.当认为旋转顺序是yxz时,是相对于物体坐标系旋转. 另外一种常用的欧拉角系统是roll - pitch - yaw系统(zxy物体空间旋转系统),对于此系统:当认为旋转顺序是zxy时,是相对于物体坐标系旋转.当认为旋转顺序是yxz时,是相对于惯性坐标系旋转. ----万向锁: http://player.youku.com/player.php/si

特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的). 在许多机器学习相关的书里,很难

一.FITS 一般介绍二.FITS 的一般结构三.FITS 基本格式四.FITS 的随机组扩展五.FITS 的表扩展 (ASCII 表扩展)六.FITS 的一般扩展和块因子参考文献 FITS 基本格式及其扩展 柯大荣 赵永恒 (中国科学院北京天文台) 1993 年 7 月 摘 要 FITS (Flexible Image Transport System) 是国际天文学会(IAU)1982 年确定的世界各天文台之间用于数据传输.交换的统一标准格式.它描述了数据的定义和数据编码的一般方法.它是与机

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_670445240101nlss.html 1   背景介绍 这是一种排序方法.假设我们对N个样方有了衡量它们之间差异即距离的数据,就可以用此方法找出一个直角坐标系(最多N-1维),使N个样方表示成N个点,而使点间的欧氏距离的平方正好等于原来的差异数据. 由于样方间的差异数据可以由各种方式给出,只要对一些差异进行定量描述,如甲型,乙型,丙型等,就可以求出样方的数量坐标,实现定性到定量的转变. 主坐标方法简单.明确.效率很高.它与

Numpy 有一个强大之处在于可以很方便的修改生成的N维数组的形状. 更改数组形状 数组具有由沿着每个轴的元素数量给出的形状: a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) a Out[181]: array([[6., 0., 2., 1.], [5., 2., 8., 2.], [8., 4., 8., 4.]]) a.shape Out[182]: (3, 4) 上面生成了一个 3x4 的数组,现在对它进行形状的改变. a.ravel() Out[184

代码性能和向量化 背景:Python是一种解释型的编程语言,基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行.而对于C.C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令. 但是,解释型代码的速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码.(注意:numpy和scipy是诸如C.C++等编译型语言编写实现的) 例如:Python语言的numpy向量化语句为什么比for快? python之类语言的for循

目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 3. 递归特征消除 (Recursive Feature Elimination) Embedded 4. 使用SelectFromModel选择特征 (Feature selection using SelectFromMode

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.

笔记内容整理自mooc上北京理工大学嵩天老师python系列课程数据分析与展示,本人小白一枚,如有不对,多加指正 1.ndarray对象的属性 .ndim..shape..size(元素个数,不是占用内存大小)..dtype..itemsize 2.创建ndarray数组的方式 2.1一共有三种np.ndarray().函数创建法.字节流创建 2.2主要记录一下常用的函数创建ndarray的方法np.arange(n)   np.ones(shape)   np.zeros(shape)   u

PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. #np模块 .ndim :维度 .shape :各维度的尺度 (2,5) .size :元素的个数 10 .dtype :元素的类型 dtype(‘int32’) .itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每个元素占4个字节 ndarray数组的创建 np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 np.ones(shape): 生成全1 np.

降维技术 对数据进行降维有如下一系列的原因: 使得数据集更容易使用 降低很多算法的计算开销 去除噪音 使得结果易懂 在以下3种降维技术中, PCA的应用目前最为广泛,因此本章主要关注PCA. 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 通俗理解:就是找出一个最主要的特征,然后进行分析. 在PCA中,数据集从原始坐标系转换为新的坐标系.新的坐标系选择由数据本身决定.第一个新轴选择数据中方差最大的方向.第二轴与第一轴正交,且具有最大方差的方向.对于原始数据中的所