python的summary函数 它有助于理解复杂数据集的主要特征。summary 函数能对数值数据进行统计汇总。可以展示数据的最小值、最大值等信息。能让用户迅速了解数据的分布范围。对于字符串类型的数据，也可能提供一些相关的概述。帮助分析数据的集中趋势。容易发现数据中的异常值。节省了手动计算数据摘要的时间。使数据的
在pandas中使用summary()函数的语法是: python. 数据框.summary()。 这将返回数据框的摘要。 summary()函数也可以用于Python中的其他对象,以提供对象属性的摘要,例如数据类型、大小和其他相关信息。 总的来说,summary()函数是一个有用的工具,可以快速了解数据框或其他Python对象的结构和内容。©...
md=statemodels.formula.ols(formula,data).fit() #data用字典 md.summary(); md.predict({‘x1’:a,‘x2’:}) 或者md=statemodels.api.OLS(y,X).fit(); md.params(); md.predict(X) sklearn.linear_model.LinearRegression().fit(x,y) 3. probability adopt scipy.stats from scipy.stats import...
接下来,我们构建一个简单的线性回归模型,并调用summary函数。 importnumpyasnpimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassm# 生成一些样本数据np.random.seed(0)X=np.random.rand(100)Y=2*X+np.random.normal(0,0.1,100)# 将数据转换为DataFramedata=pd.DataFrame({'X':X,'Y':Y})# 添加常数项以适应模型X=sm...
def 函数名称(参数一,参数二,参数三,**kwargs): 1、kwargs接收的参数类型为参数名称=参数值,以字典的形式进行封装 2、该参数不可传递 3、该类型可变长参数只能放在参数列表的最后面 变量引用 定义:程序运行中,数据会储存在内存中,每个数据在内存中都有一个对应的地址(比如,每个网址都有一个网址) ...
sm.add_constant例程是一个简单的实用程序,用于添加这个常数列。OLS类的fit方法计算模型的参数,并返回一个包含最佳拟合模型参数的结果对象(model1和model2)。summary方法创建一个包含有关模型和拟合优度的各种统计信息的字符串。predict方法将模型应用于新数据。顾名思义,它可以用于使用模型进行预测。
def file_summary(path): for file in os.listdir(path): file_dir = os.path.join(path,file) if os.path.isdir(file_dir): file_summary(file_dir) else: file_name = ''.join(re.findall('201\d{5}',file)) Folder_name = os.path.join(path,file_name) ...
match simulate from random import * def main(): printIntro() #打印介绍信息 probA,probB,n = getInputs() #输入参数 winsA, winsB = simNGames(n,probA,probB) #模拟比赛核心函数 PrintSummary(winsA, winsB) …
count:数据包数量prn:回调函数,通常与lambda搭配使用sprintf()函数控制输入信息 抓取源地址为192.168.3.3的端口为80的tcp报文:sniff(filter="ip src 192.168.3.3 and tcp and tcp port 80",prn=lambda x:x.summary())抓取目的地址网段为192.168.3.3/24的报文:sniff(filter="dst net 192.168",prn=lambda x:x....