sample_function(3, 4) 此装饰器会在调用函数前后记录日志信息 ,包含函数名、传入参数和执行状态。 3.2 动态日志级别调整 在某些场景下,可能需要根据运行环境或特定条件动态调整日志级别。我们可以通过传递日志级别参数来实现这一需求。 def logging_decorator_with_level(level=logging.INFO): def decorator(func): l...
sample_rate = len(signal1_1) # Sample rate in Hz duration = 1.0 # Duration of the signal in seconds t = np.linspace(0, duration, int(sample_rate * duration), endpoint=False) speech_signal =signal1_1 # Example sine wave as a placeholder # Vary sampling rates sampling_rates = [sampl...
function(1, z=2, y=3) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 1 3 2 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 function(1, 2, z=3) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 1 2 3 不能为同一个形参重复传值 代码语言:javascript ...
对Ishigami function进行Sobol敏感性分析,因为Ishigami函数表现出很强的非线性和非单调性,所以常用来测试不确定性和敏感性分析方法 1.导入库 SALib的采样和分析存储在不同的模块中,例如导入saltelli采样函数和sobol分析函数,使用Ishigami作为测试函数,numpy用于存储模型输入和输出 fromSALib.sampleimportsaltellifromSALib.analy...
# Apply the indicator function to create a new column bad_examples['indicator'] = bad_examples.apply(lambda x: 1 if x['rel_time'] == 0 else 0, axis=1) start_indices_bad = bad_examples.index[bad_examples['indicator'] == 1].tolist() ...
python抽样方法python sample 抽样 1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本,这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的,该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下:import numpy as np import random data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt') data_sample=...
原文:zh.annas-archive.org/md5/123a7612a4e578f6816d36f968cfec22 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第五章:处理随机性和概率 在本章中,我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后,我们
plt.title("Kernel Density Function"); 实验组和对照组的收入分配 从图中可以看到,收入核密度似乎在实验组中具有更高的方差,但是各组的平均值却是相似的。核密度估计的问题在于它有点像一个黑匣子,可能会掩盖数据的相关特征。 累积分布 两种分布更透明的表示是它们的累积分布函数(Cumulative Distribution Function)。
You apply the function_name decorator to the method to define the function name, while the HTTP endpoint is set by applying the route decorator. This example is from the HTTP trigger template for the Python v2 programming model, where the binding parameter name is req. It's the sample code...
Tests whether a sample differs from a normal distribution. This function tests the null hypothesis that a sample comes from a normal distribution. It is based on D’Agostino and Pearson’s [R251], [R252] test that combines skew and kurtosis to produce an omnibus test of normality. ...