Python pkg_resources.get_distribution是一个用于获取已安装包的分发信息的函数。它可以用于获取包的名称、版本号、作者等信息。如果需要替代这个函数,可以使用以下方法: 使用setuptools库:setuptools是Python的一个常用工具包,它提供了一系列用于构建、打包和发布Python软件包的功能。可以使用setuptools中的pkg_resources模块...
python可视化48|最常用11个分布(Distribution)关系图 ❝ 本文分享最常用的「11个分布(Distribution)关系图」。 ❞ 目录 四、分布(Distribution)关系图 21、连续变量堆积直方图(Stacked Histogram for Continuous Variable) 该图展示给定连续变量的频率分布。 # Import Data df = pd.read_csv("./datasets/mpg_ggplo...
以第三方库requests为例 ,其包结构中的__init__.py负责将核心功能模块引入到顶级包命名空间中,使得用户可以简洁地使用requests.get()等方法,而无需知道这些方法实际上分布在不同的子模块中。 4.2.2 解读优秀开源项目的包管理策略第5章 __init__.py 的演变与现代Python开发5.1 Python 3.x 中__init__.py的...
1 概述作用:从样本数据中识别(拟合)出生成该样本数据的底层(连续)概率分布,或者说这些数据服从的分布。覆盖的分布(distribution)范围:覆盖的分布来自于科学计算库 Scipy,共计80个,详见:https://docs.s…
Install the Intel® Distribution for Python* via conda. We recommend that you create a new environment while installing. To install the python3 environment, run the following command: conda create -n idp intelpython3_full python=3.x
setup(name='Distutils',version='1.0',description='Python Distribution Utilities',author='Greg Ward',author_email='gward@python.net',url='https://www.python.org/sigs/distutils-sig/',packages=['distutils','distutils.command'],) 上面这个脚本有更多的元数据,列出的是两个包(packages),而不是列出每...
ax2.set_title("Probability distribution") 现在,我们继续从我们的样本数据中估计速率。我们通过计算到达时间间隔的均值来实现这一点,对于指数分布来说,这是一个1/λ的估计量: estimated_scale = np.mean(inter_arrival_times) estimated_rate =1.0/estimated_scale ...
fromlocustimportHttpUser,taskclassRandomNumberUser(HttpUser):@taskdefgenerate_random_numbers(self):self.client.get("/generate_numbers?mean=50&std_dev=10") C4架构图展示了优化前后的对比: 排错指南 在执行生成算法时,我们可能遇到一些常见报错,例如“超出范围的值”或“生成的数值数量不一致”。
A stand-alone version of Intel Distribution for Python is available. Download What's Included Package and Environment Managers Get essential tools for installing, updating, and deleting Python packages and environments. Data Processing and Modeling Packages Use these packages in numeric and data scienc...
Get_chisquareDatas(n): #标准正太分布 normalDistribution=stats.norm(0,1) list_data=[] for i in range(n): normal_data=normalDistribution.rvs(30) chisquare_data=normal_data**2 list_data.append(chisquare_data) return list_data def Plot_chisquare(n): list_data=Get_chisquareDatas(n) sum...