步骤1: 导入所需的库 在Python中,我们通常使用scipy库来进行统计计算,以及matplotlib库来进行数据可视化。首先,我们需要安装并导入这两个库。 # 导入需要的库importnumpyasnp# 用于数值计算importmatplotlib.pyplotasplt# 用于绘图fromscipyimportstats# 用于统计分布的函数 1. 2. 3. 4. 步骤2: 定义T分布的自由度...
# 导入必要的库importnumpyasnp# 提供支持的数值计算importscipy.statsasstats# 提供统计分布和相关函数 1. 2. 3. 步骤2:定义参数(自由度和分位点) t分布的一个重要参数是自由度(degrees of freedom)。通常,自由度为样本大小减一。用户还需要确定我们所关注的分位点(通常为0.025、0.05、0.975等)。 AI检测代码...
对高维数组进行转置 🌐Numpy的transpose函数还可以用于处理更高维度的数组,例如三维、四维等。例如,将一个四维数组的轴顺序从(0, 1, 2, 3)转换为(3, 2, 1, 0):python arr = np.random.rand(2, 3, 4, 5) transposed_arr = np.transpose(arr, axes=(3, 2, 1, 0)) print("原数组形状:", ar...
python from scipy.stats import t import numpy as np # 设置自由度 df = 10 # 定义x值 x = np.linspace(-5, 5, 100) # 计算t分布的PDF pdf_values = t.pdf(x, df) print("PDF values:", pdf_values) # 计算t分布的CDF cdf_values = t.cdf(x, df) print("CDF values:", cdf_values)...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---numpy--- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.int32) #np.float64 np.string_ np.unicode_ arr *...
Python中的pandas.DataFrame.T()函数 Python中的pandas.DataFrame.T()函数 pandas.DataFrame.T属性用于对数据框的索引和列进行转置。该属性T与方法transpose()有一定的关系。该属性的主要功能是通过将行作为列,反之亦然来创建数据框在主对角线上的反射。
一、函数: argmax( input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=tf.int64 ) 简单的说,tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标。 二、用法 【code】 import numpy as np test
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中rot90方法的使用。, 视频播放量 96、弹幕量 0、点赞数 0
Python代码为: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math plt.style.use("bmh") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def eps(t): if 0<= t <= 2.4: return (t/2.4)**2 elif 2.4 <= t <= 10: return 1 elif...
利用统计学假设检验,结合python脚本自动化出结果。 流程: 先利用levene检验,检验两总体的方差齐性,得到“是”或“否”的结论。 进行t检验,根据方差齐性调整参数。 参考代码: from scipy import stats import pandas as pd import numpy as np def my_ttest(x,y,ci=0.05): if (len(x)>1) & (len(y)>...