首先,通过一个简单的例子,先对fitter有一个大致的了解 # 数据生成fromscipyimportstatsdata=stats.gamma.rvs(2,loc=1.5,scale=2,size=10000)# 通过scipy生成服从gamma分布的10000个样本# 拟合分布fromfitterimportFitterf=Fitter(data)# 创建Fitter类f.fit()# 调用fit函数拟合分布f.summary()# 输出拟合结果 以上...
histfit模块提供了HistFit类,可基于多次尝试对X / Y数据进行拟合而在数据集上存在一些错误,从而使用拟合曲线生成数据图。例如,在下面的示例中,我们引入3%的错误,并拟合20次数据以查看拟合是否有意义。 Python拟合数据样本的分布 # Python拟合数据样本的分布 # 安装fitter # pip install fitter # 生成一段模拟数据 fr...
首先安装 fitter,通过pip install fitter安装时(v1.3.0),可能会产生报错如下图。根据报错信息(蓝色框部分)可以知道是由于编码问题导致读取文档时出错。因此可以通过在setup.py的代码中指定编码来解决。首先通过在浏览器打开下图中的链接,即可下载该库的压缩包到本地。然后将其解压,更改setup.py中报错的代码为:long_...
3.DataFrame对象.plot()默认会将每一列数据用Series对象.plot()绘制成单条折线图，然后合并到同一张图...
SciPy 矩阵 (scipy.sparse.matrix) 的稀疏数据 (sparse data),比如文本分析每个单词 (字典有 100000 个词) 做独热编码得到矩阵有很多 0,这时用 ndarray 就不合适了,太耗内存。 上述数据在机器学习中通常用符号 X 表示,是模型自变量。它的大小 = [样本数, 特征数]。有监督学习除了需要特征 X 还需要标签 y,...
这个例子展示了指数分布的样本均值趋向于正态分布。 5. 假设检验 进行t检验: fromscipyimportstats group1 = np.random.normal(0,1,100) group2 = np.random.normal(0.5,1,100) t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)print(f"T-statistic:{t_statistic:.4f}")print(f"P-value:{...
(int)# 示例数据np.random.seed(0)X = np.random.rand(100, 2) # 假设有100个样本,每个样本2个特征y = (X[:, 0] + X[:, 1] > 1).astype(int) * 2 - 1 # 标签,大于1为1,否则为0X_b = np.c_[np.ones((len(X), 1)), X] # 添加截距项# 初始化权重initial_weights = np....
3.Python库导入及数据读取 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from lifelines import KaplanMeierFitter,CoxPHFitter import scipy.stats as stats from sklearn.model_selection import train_test_split from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler ...
高斯拟合是一种常用的数据拟合方法,用于将实际数据拟合到高斯分布曲线上。在Python中,可以使用SciPy库的curve_fit函数来实现高斯拟合。 高斯拟合的步骤如下: 1. 导入必要的库:在Py...
核密度估计(KDE, Kernel Density Estimation):作为一种用于估计概率密度函数的非参数方法,其是采用平滑的峰值函数来拟合样本数据,从而对真实的概率分布曲线进行模拟。核函数估计是通过核函数(比如高斯核)将每个数据点的数据、带宽作为核核函数的参数,得到N个核函数,再线性叠加就形成了核密度的估计函数(文献1 📖:KDE...