listText.close() outer_path = 'E:/lly/data/' # 这里是你的图片的目录 if __name__ == '__main__': i = 1 num = 0 personlist = os.listdir(outer_path) # 列举文件夹 personlist.sort() for person in personlist: personPath = outer_
B --->|Pandas| E[调用series.std()] C --> F[计算方差] F --> G[计算标准差] G --> H[输出结果] D --> H E --> H H --> I[结束] 关系图 为了更全面地了解与标准差相关的概念及其关系,以下是一个简单的ER图,展示了列表与标准差之间的关系。 LISTDATA_POINTMEANSTANDARD_DEVIATIONcontain...
其均值是：而使用python实现的代码如下：importnumpyas np vertex_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, ...
运行结果: 3平均值 mean函数会计算数组的平均值,也分为沿着轴计算或者整个数组计算,规则同上面一样。 代码讲解三: 按照惯例,mean函数的三种用法都尝试一遍。注意到,结果会同中位数结果一样,因为A数组行或列的均值也是中位数。 运行结果: 4标准差和方差 标准差函数std,方差函数是var。其中标准差的平方是方差。我...
2.标准差 与方差的关系：方差=标准差的平方。NumPy的std()函数 import numpy as np x_1=np.array...
Z-score为标准分数,测量数据点和平均值的距离,若A与平均值相差2个标准差,Z-score为2。当把Z-score=3作为阈值去剔除异常点时,便相当于3sigma。 defz_score(s): z_score = (s - np.mean(s)) / np.std(s) returnz_score 3. boxplot ...
mean())/data.std() #零-均值规范化 data/10**np.ceil(np.log10(data.abs().max())) #小数定标规范化 4.3.3、连续属性离散化 一些数据挖掘算法,特别是某些分类算法(如ID3算法、Apriori算法等),要求数据是 分类属性形式。这样,常常需要将连续属性变换成分类属性,即连续属性离散化。 离散化的过程 连续...
程序说明 这些NumPy的数据有计算平均值mean和标准差std的方法。 要对矩阵进行标准化,我们需要减去均值得到一个零均值,以通过零均值并除以矩阵的标准差得到一个单位方差矩阵。
print(series_from_list)2、从字典创建 通过字典创建Series，字典的键将成为Series的索引，而字典的值将成为Series的数据。import pandas as pd data_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5} series_from_dict = pd.Series(data_dict)print(series_from_dict)3、从NumPy数组创建 通...
ci = mean±stdN(ppf)( (1-α)/2 )公式参数说明:ci: 表示置信区间mean: 表示样本均值std: 表示样本标准差N(ppf): 表示正态分布的百分点函数α : 是显著性水平α的取值跟样本量有关 其中,百分点函数ppf是累积分布函数cdf的反函数 常用的几个置信区间的计算可以不用上述公式,而使用更简单的公式 置信水平是...