晚上吃饭时突然想知道自己做了多少页《Python程序设计》系列教材的配套PPT，于是就有了下面的代码，这套PPT综合了《Python程序设计基础》（ISBN：9787302410584）、《Python...程序设计（第2版）》（ISBN：9787302436515）和《Python可以这样学》（ISBN：9787302456469）以及将要出版的《Python程序设计开发宝典》4本书的内容，部分内容比书上详细...，有的地方不如书上详细，主要是上课用，几本书重点介绍Python 3.4.x、3.5.x、3.6.x的语法和应用，全套课件均已免费分享。...) 3 另外，关于昨天发的文章再补充一下，原文参见Python计算序列中数字最大差值（美团2016校招笔试题） 昨天发文之后立刻有上海交大李老师和读者朋友zhouyonghaha指出算法效率太低，其实一次循环就可以...，开始我还不太明白，想了一下果然如此，于是有了下面的高效代码，算作一个补充： from random import randrange def maxDifference2(lst): diff
如果需要统计一段文本中每个词语出现次数，需要怎么做呢？ 这里就要用到字典类型了，在字典中构成“元素：出现次数”的健值对，非常适合“统计元素次数”这样的问题。...下面就用一道例题，简单学习一下： 列表 ls 中存储了我国 39 所 985 高校所对应的学校类型，请以这个列表为数据变量，完善 Python 代码，统计输出各类型的数量。...： 1、构建一个空字典 想要构成“元素：出现次数”的健值对，那首先肯定就是要先生成一个空字典。...for word in ls: d[word] = d.get(word, 0) + 1 让‘word’在Is里循环取值，比如第一次 word 从 Is 取到一个词， “综合”， 那...喜大普奔～～～～～ 如果word在Is里接下来取到的词不是“综合”，那就是重复以上步骤； 如果取到的词还是“综合”，因为健值对'综合'：'1'已经在字典里了，所以d.get(word, 0) 的结果，就不是
简介 在投资领域，统计套利通常是指利用数学模型捕捉定价的无效性从而获利的过程。基本的假设是，价格将向历史平均回归。最常用且最简单的统计套利例子就是配对交易。...其中Xt表示一个均值回复的Ornstein-Uhlenbeck随机过程。 在我们感兴趣的许多例子中，漂移项α相比Xt的波动非常小，因此经常被直接忽略。...在Matlab中实现普通最小二乘法算法，我们得到参数θ和训练误差，即残差。 ? 图1：100只成分股线性回归的残差 从图1中，我们看到，实证误差是可以接受的。...dX(t)被认为一个平稳随机过程的增量，对价格中没有反映在行业中的非系统性波动进行建模，即前一部分中主成分线性回归的残差。注意，增量dX(t)的无条件期望值为0，条件期望值等于 ?...生成信号 我们定义一个标量，称为s-score， ? s-score度量的是合成残差与单位标准差均衡之间的距离，即在我们的模型中，给定股票距离理论均衡值的距离。
1、最近项目基本进入最后阶段了，然后会统计一下各个数据库的各个数据表的数据量，开始使用的报表工具，report-designer，开源的，研究了两天，发现并不是很好使，最后自己下班回去，晚上思考，想着还不如自己做一个...和greenplum是一个数据库有相同的数据表。...由于greenplum的jar包，在maven仓库里面没有找到，我就在maven项目的classpath里面引入了公司的包，如下所示： 在.classpath里面，最下面加入这一行，就引入我这个jar包...第四步，搞一个连接的工具类。大概搞23个这样的东西，重复代码就行了，然后测试一下看看是否能够连接成功。...第七步，就是将查询的数据量输出到excel里面就行了： 统计报表就有意思了，将统计的数据量放到list里面，然后将list放到map里面。这样一行的都放到list里面。
数据统计在性能检测中的应用 https://www.zoo.team/article/data-statistics 前情提要 本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”...越来越多的工程和产品对性能的重视程度也在提升，Web 页面渲染相关的指标更是一个网站性能的重要评判标准。...正态分布相信大家并不陌生，正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由法国数学家棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。在数学、物理及工程等领域都有很多应用，在统计学的许多方面有着重大的影响力。...本次样本采集的数据是 2022 年 5 月上旬 FCP 的指标数据，本次样本中脏数据约占总数量的 1.5% 。...CDN 指标变化： 同时我们还注意到请求中 CDN 的使用率近三年来，每年有近 10 % 的增长，在性能优化的过程中的重视程度也在逐渐提高。
/usr/bin/python #conding=utf-8 #import module import cx_Oracle as oracle db=oracle.connect('user
而对于不同的用户，我们往往又会根据IP来区分，所以统计日志文件中的IP访问，对于数据分析人员和相关运营专员来说，是一件重要的事情，这里，采用python这门语言来完成这个小功能。...分析IP格式思路有许多，这里我只分析其中一种比较容易理解的。 1） 从分析一个从1~255的数字开始 一个1~255的数细分成以下5个分组。...数字分组 正则表达式表示 1~9 [1-9] 10~99 [1-9][0-9] 100~199 1[0-9]{2} 200~249 2[0-4][0-9] 250~255 25[0-5] 所以一个...[1]表示的是运行时传入的第二个参数 f = open(sys.argv[1], "r") arr = {} #用字典来存储IP跟访问次数 #num表示1-255之间的字串，\b为单词的词首或词尾锚定...line in lines: pattern = re.compile(r'('+num+'\.){3}'+num) #python中用“+”来连接字符串 match
index = {} with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line i...
心中一顿happy乱喷后，赶快上网搜索了一番ES7.3的java开发说明。由于之前用过ES1和ES5版本，知道小版本之间的API应该是通用的，会不会大版本间也能通用呢？...this.client.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT); searchHits = searchResponse.getHits();//获取响应中的列表数据...String total = searchHits.getTotalHits().value;//获取响应中的列表数据总数 for(SearchHit...IOException e) { e.printStackTrace(); } return resJSON; } 好了，上面是最基本的一个查询方式...demo，其他的查询需要不同的父查询函数，后面我会继续更新。
根据官方介绍，这个名为PyScript的框架，其核心目标是为开发者提供在标准HTML中嵌入Python代码的能力，使用 Python调用JavaScript函数库，并以此实现利用Python创建Web应用的功能... 保存好之后，在浏览器里打开就能看到这样的页面了： 回头再看看这个html里的内容，三个核心内容： 引入pyscript的样式文件： 标签中写具体的python代码来输出Hello World 第二个案例，数据定义...">中输出的内容，可以看到这里的逻辑都是用python写的 这个页面的执行效果是这样的： 是不是很神奇呢？...小结 最后，谈谈在整个尝试过程中，给我的几个感受： 开发体验上高度统一，对于python开发者来说，开发Web应用的门槛可以更低了 感觉性能上似乎有所不足，几个复杂的案例执行有点慢，开始以为是部分国外cdn
迈外迪CEO张程表示，如今，在商业中，可供参考的数据大约只有总数据的30%左右，“数据切片”在商业中应用后，决策者的可参考数据大概能提升到70%，有利于他们做出更精准的商业判断。...迈外迪CEO张程表示，如今，在商业中，可供参考的数据大约只有总数据的30%左右，“数据切片”在商业中应用后，决策者的可参考数据大概能提升到70%，有利于他们做出更精准的商业判断。 什么是“数字切片”？...为什么说在商业中应用后，决策者的可参考数据大概能够提升到70%？ 提到大数据，相信绝大部分人会有一个大概的认知，但是“数字切片”对于很多人来说却是一个抽象且陌生的概念。...在硬件配置的支持下，迈创路由可以智能采集“数字切片”所需的结构数据，包括物品识别、客流量统计、客流热点、客流轨迹等，建立人、货和门店的三维联系。...时至今日，不得不承认这家老牌商业wifi提供商已经在时代的变革中，摸索到了一条适合自己的新模式，未来或许会成为整个智能商业领域的主要逻辑。（文/郭敏）
导 读 上期我们提到，当四格表资料的样本量n＜40或四个格子中至少存在一个格子的频数T＜1时，需要用四格表资料的Fisher确切概率（Fisher probabilities in 2×2 table...四格表资料的卡方检验的内容详见： 《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析？》 下面，我们一起来了解两样本的四格表资料的Fisher 确切概率法的基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作步骤。...二、基本假设 根据专业知识来判断检验的方向，Fisher确切概率法的假设可以有多种形式。具体如下： 三、需满足的条件 四格表资料的样本量n＜40或四个格子中至少存在一个格子的频数T＜1。...在“交叉表格”窗口中，点击“statistics”，在出现的“统计”窗口中，勾选“卡方”。 点击“继续”，然后“确定”，得到结果。...五、小结 本文对四格表资料的Fisher确切概率法的基本原理、应用及其在SPSS中的具体操作进行了详细阐述。后续我们将陆续更新更多不同卡方检验方法在医学研究中的应用和在统计软件中的实现，敬请关注！
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/113334.html原文链接：https://javaforall.cn
统计字符串中的字符个数（不使用模块）。 题目内容： 定义函数countchar()按字母表顺序统计字符串中所有出现的字母的个数（允许输入大写字符，并且计数时不区分大小写）。...0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0] 时间限制：500ms内存限制：32000kb 代码： Python
如何统计商品曝光量 想要统计曝光量，其实只需要做两件事： 判断商品组件是否在屏幕（Viewport）内部 如果在屏幕内部，则将包含商品信息的曝光事件（Event）发送到日志服务器 在原生App和web中都有相应成熟的解决方案...但是今天要讨论的是微信小程序中的统计方式。...在web中统计曝光的话，可以监听滚动事件，然后根据元素的offset().top 和 body元素的scrollTop进行计算元素相对于Viewport的位置，从而判断当前页面中有哪些商品组件在屏幕内。...比如我们可以为"商品组件"追加一个.product-exp的class 在"商品组件"的节点上追加dataset，用于将商品信息事先埋好，以便observe()的第二个参数——回调中可以拿到，最终发送给日志服务器...事与愿违 最终的实验结果是，只有第一个.product-exp节点滚入屏幕内时，才会触发observe()的回调，也就是说在.observer()方法中的"选择器"并不是我们熟悉的Web中的选择器，无论是什么选择器
最近有需求需要本地处理一些临时的数据，用做统计分析。...本文主要讲述如何在 awk 中实现 SQL 的常用操作，当做个简单的 awk 入门分享。...： 1、功能： 统计 rtx 聊天记录中的订餐信息，包括且限于：菜名、人员姓名、人数 2、支持的功能： 订餐、取消、修改 3、格式： 订餐：“+1 空格 菜名”，如： “+1 鸡腿” // 不含双引号...，还可以参考这个例子中的 python 写法： python 数据结构转换,将线性元祖转换成字典树： http://segmentfault.com/q/1010000000415526 t = ( ...推荐阅读： [1] 更快的IP库查找方法以及AWK中的二分查找 http://blogread.cn/it/article/6369?
在测试集上评估最佳模型 7. 解释模型结果 8. 总结分析 通过完成所有流程，我们将看到每个步骤之间是怎么联系起来的，以及如何在Python中专门实现每个部分。...）编码对于在模型训练中包含分类变量是必要的。...这里我们将对所有数值特征取自然对数并添加到原始数据中。 下面的代码实现了数值特征选择并对这些特征进行了取对数操作，选择两个分类变量并对这些特征进行独热(one-hot)编码、然后将两列特征连接在一起。...在本项目中，我们将使用相关系数来识别和删除共线特征。如果它们之间的相关系数大于0.6，我们将放弃一对特征中的一个。...结论 在前两篇的分析中，我们走过了一个完整机器学习项目的前三个步骤。在明确定义问题之后，我们： 1. 清洗并格式化了原始数据 2. 执行探索性数据分析以了解数据集 3.
本文实现Python统计pdf中中文字符的个数。 一、要统计中文字符的pdf文档 首先看下要统计中文字符的pdf长什么样。...四、统计文件夹中所有pdf的字符数量 首先，把所有要统计中文字符数量的pdf放到一个文件夹中，应用python识别所有文件的名称，代码如下： import os path = r"F:\公众号\77...\cs1.pdf 字符数量为 2218 F:\公众号\77_pdf中文字数统计\cs2.pdf 字符数量为 11625 至此，Python统计pdf中“中文”字符个数已讲解完毕，需要的朋友可以自己跟着代码尝试一遍...往期回顾： 一文囊括Python中的函数，持续更新。。。...一文囊括Python中的有趣案例，持续更新。。。 一文囊括Python中的数据分析与绘图，持续更新。。。 一文囊括风控模型搭建(原理+Python实现)，持续更新。。。
在测试集上评估最佳模型 7. 解释模型结果 8. 总结分析 通过完成所有流程，我们将看到每个步骤之间是怎么联系起来的，以及如何在Python中专门实现每个部分。...那么，当我们明确这两点之后，在我们深入挖掘数据并构建模型的过程中我们就有个更明确的标准来指引我们的决策。...那些异常值可能是由于数据输入中的拼写错误或者错误统计等等原因造成的，或者一些不是上述两个原因但是对模型训练没有好处的极端值。...双变量图 我们使用散点图来表现两个连续变量之间的关系，这样可以在点的颜色中包含分类变量等附加信息。...关注我们的历史文章，一起畅游在深度学习的世界中。我们期待你的留言和投稿，共建交流平台。来稿请寄:voice1235@163.com。
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