一、前言 CRITIC权重法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法： 它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。...对于 CRITIC 权重法而言，在标准差一定时，指标间冲突性越小，权重也越小；冲突性越大，权重也越大；另外，当两个指标间的正相关程度越大时，（相关系数越接近1），冲突性越小，这表明这两个指标在评价方案的优劣上反映的信息有较大的相似性...在用 Python 复现 CRITIC 权重法时，需要计算变异系数，以标准差的形式来表现，如下所示： Sj表示第 j 个指标的标准差，在 CRITIC 权重法中使用标准差来表示各指标的内取值的差异波动情况...数据如下： 二、详解计算均值和标准差 初始化一个简单的矩阵： a = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) a 分别计算整体的均值...# 每一列的均值 print("每一行的均值：", np.mean(a, axis=1)) # 每一行的均值 分别计算整体的标准差、每一列的标准差和每一行的标准差： print("整体的方差
文章目录 均值（mean） 方差（variance） 标准差（standard deviation） numpy自带一些函数接口，可以用来很方便的计算一组数据的均值（mean），方差（variance...）和标准差（standard deviation）。...均值（mean） >>> a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) >>> np.mean(a) 5.0 除了np.mean函数，还有np.average函数也可以用来计算mean...注意ddof参数，默认情况下，np.var函数计算方差时，是除以n=len(a)，此时ddof=0。我们都知道用样本方差来估计总体方差的计算公式是除以n-1，此时ddof=1。.... >>> tss 60.0 >>> tss/(len(a)-1) 7.5 >>> tss/(len(a)) 6.666666666666667 标准差（standard deviation） >
本文介绍基于R语言中的raster包，批量读取多张栅格图像，对多个栅格图像计算平均值、标准差，并将所得新的栅格结果图像保存的方法。 ...在文章R语言raster包读取栅格遥感影像中，我们介绍了基于R语言raster包，对单张或多张栅格图像加以平均值、标准差计算的方法；但这一篇文章中的标准差计算方法仅仅可以对一张栅格图像的全部像元加以计算...本文就介绍另一种方法，可以对多个时相的大量栅格影像加以逐像元平均值、标准差的计算，从而使得最终的结果是一景表示各个像元在全部时相的图像中的平均值或标准差的图像。 ...当然，前述提到的文章R语言raster包读取栅格遥感影像中的方法也是可以对多个栅格图像计算平均值的。...tif_sd <- calc(tif_file_all, fun = sd) plot(tif_sd) 此外，上述代码在calc()函数运行时，若某一空间位置上的像元在多张栅格遥感影像中，存在至少一个无效值
image.png 3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a，按行求标准差得到一个向量b，最后是按照列来进行abs（x-a）/b image.png 4 这个公式就是把3得到的新数据集按照行求和然后再除以数据的维度...代码如下 library(readxl) library(tidyverse) readxl包用来读取数据tidyverse用来操作数据 readxl中的read_excle()函数好像没有指定某一列作为行名的函数...read_excel("example.xlsx") %>% column_to_rownames("sample") -> df dim(df) df image.png 按照行求平均值和标准差...avd apply(newdf,1,sum)/(ncol(df)*nrow(df)) -> avd avd 今天推文的示例数据和代码可以在公众号后台留言20210925获取 欢迎大家关注我的公众号...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
首先给出方差和标准差的计算公式 代码 public class Cal_sta { double Sum(double[] data) { double sum = 0;...variance = variance / data.length; return variance; } // population standard deviation 总体标准差...variance = variance / (data.length-1); return variance; } // sample standard deviation 样本标准差...System.out.println("总体方差Population Variance " + cal.POP_Variance(testdata)); System.out.println("总体标准差...System.out.println("样本方差Sample Variance " + cal.Sample_Variance(testdata)); System.out.println("样本标准差
#另一个差异在于：talib包计算基于numpy，而pd.rolling是基于Series或者DataFrame的。...var的计算，大胆的推测std的计算也是适用的。...=0) #Out[46]: 0.5294198869202653 print(e[11], f[11]) #0.5294198869202704 0.5529610375884622 补充知识：python...—— .rolling(20).std() #在这里我们取20天内的标准差 ?...以上这篇基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在标准差的计算中有几个概念我们需要知晓 • 极差： 极差是指确定数组的最大值和最小值，然后求差值，差值的分布数据叫极差，极差数据是可以反映数据的离散度的，极差越大数据的离散度越大，如下图 这组数据的平均值和中位值都是一样的...标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据在标准差上未必一样。...从标准差的数据上，B的产品的稳定性和产品质量是优于A的产品，在上个表中我们通过公司的方式来计算标准差，但是在EXCEL中我们可以用函数一键计算标准差的数据。...标准差计算函数：STDEV 比如下图是上半年和下半年的营业额，我们想看两个时间段的营业额的稳定性，那就需要对两组数据求标准差，我们用函数来计算=SDEV.P(C47:H47) ，选择求标准差的函数，然后选择数据组就可以求出标准差...标准差的数据应用在人力资源领域一般在能力测评和绩效的数据分析中会应用，我们在做能力测评分析的时候除了从能力分值的维度进行分析以外，我们也要去看能力的稳定性，也就是能力的标准差数据，这样通过能力分值和标准差数据分析就可以对能力和员工进行能力测评分析
Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，关于R做数据分析的优势已经不言而喻了，众多和全面的统计方法使得从方法上来说，R的数据分析能力（模型方法众多且可视化功能强大）是其它语言不能比拟的。...起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企业中使用的全球发展最快的统计语言之一。 ...当你越需要在工程环境中工作，你会越喜欢Python。它是一种灵活的语言，在处理一些新东西上表现很好，并且注重可读性和简单性，它的学习曲线是比较低的。 ...我这里说到的是不需要自己编写的底层语言调用，在R和python中都可以实现调用别的语言，但是这需要用户自己编程，从人工角度来讲，专业性较高，不在讨论范围。 ...c).优势对比： 在以下领域中，Python 比R 更有优势： ◆ 网络爬虫和数据抓取：虽然R中的rvest已经简化了网页抓取， Python的beautifulsoup和Scrapy更加成熟，并提供更多的功能
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
” 写 在前面 相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少，虽然 Python 和 R 并不挑平台，但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势，这些情况包括： R 在 Linux...中使用并行计算包 Parallel 更快，因为 R 可以直接调用 Linux 内核中的 fork 功能复制 N 个“一摸一样”的线程，但是在 Window 中，fork 并不被支持，想要创建多线程，就必须先创建一个主线程...对于 Python 和 R 双修的同学，一个迫切的需求就是能够在同一个 jupyter 笔记本中调用两种语言，但是很可惜，完成两种语言互相调用的神包rpy2 并没有官方的 Windows 版本。...原来就捉襟见肘的内存和硬盘，开了虚拟机后可能就没多少留给 R 了（别忘了 R 和 Python 需要把所有数据都加载到内存中！）...完 结撒花 经历了那么多，现在我们终于可以自豪的宣布：老纸在 Windows 中不依赖虚拟机就搭建了一个 R 和 Python 的 Linux-Jupyter 服务器！
计算机视觉是一项通过计算机系统分析图像（包括视频）的技术。越来越多的图像处理算法促进计算机视觉在自动驾驶、工业机器人以及其领域的应用。...采矿和自然资源的加工变得越来越复杂，他们涉及在极其恶劣的条件下进行作业。无论是在几公里深的煤矿中开采煤炭还是在海底钻探油井，从事这些工作的人都面临着严重的风险，在危险条件下用机器代替人工更为可取。...在物流过程的每个阶段计算和估算管道尺寸 矿石开采方面现在，我们可以对采矿和运输过程中移动的矿石块进行分类，计数和估算大小。岩石碎片分析使调整爆破操作成为可能。这样的系统使过程生产率提高了3-4％。...在冶金学中，计算机视觉具有控制质量，确定合金的微观结构和机械性能以及寻找具有所需特性的新材料的潜力。事实证明，机器学习和专家的合理参与可以完美地解决合金评估的任务。...它们比叉车快，能够分拣托盘中的物品并将存储单元转移到传送带上。这些两轮平衡机器人中的每一个都配备有机械手和真空手柄以及计算机视觉模型，该模型可以使其在仓库中导航并选择所需的架子和盒子。
要想在jupyter notebook中运行R语言其实非常简单，按顺序安装下面扩展包即可： install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon',...devtools','uuid','digest') library(devtools) install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec() 在R...中执行上述四行代码，重新打开你的jupyternotebook即可看到对于R的支持标志： ?
我已经在本节中讨论了其中一些。 验证集方法 在这种方法中，我们将数据集的50％保留用于验证，其余50％用于模型训练。...Python代码： train, validation = train_test_split(data, test_size=0.50, random_state = 5) R代码： set.seed...例如，在二进制分类问题中，每个类别包含50％的数据，最好安排数据，在每一折中每个类别包含大约一半的实例。 ? 当同时处理偏差和方差时，这通常是更好的方法。...同样，为了计算模型方差，我们将所有误差作为标准差。标准偏差值低表明我们的模型在不同的训练数据子集下变化不大。 我们应该集中精力在偏差和方差之间取得平衡。可以通过减小方差并在一定程度上控制偏差来实现。...我们还研究了不同的交叉验证方法，例如验证集方法，LOOCV，k折交叉验证，分层k折等，然后介绍了每种方法在Python中的实现以及在Iris数据集上执行的R实现。
在撰写本文时，ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包！在包中使用ggplot2编程增加了几个约束，特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...而这两个函数都使用了非标准计算，如果你在包中直接使用它，后面再CMD check的使用会引入一个note。 所有的Error, warning和note都需要解决才能上传到CRAN。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。
在第一主成分中，捕捉到的变异性越大，成分捕捉到的信息就越多。没有比第一主成分有更高变异性的成分。 第一主成分形成一条最接近数据的直线，也就是说，它把数据点和该直线之间的距离平方和最小化了。...当变量被缩放后，我们便能够在二维空间中更好地表示变量。 在Python & R中应用 主成分分析方法 （带有代码注解） ▼ 要选多少主成分？...让我们在R中做一下： #加上带主成分的训练集 > train.data <- data.frame(Item_Outlet_Sales = train$Item_Outlet_Sales, prin_comp...对于Python用户：为了在Python中运行主成分分析，只需从sklearn库导入主成分分析。和上文提到的对R用户的解释是一样的。当然，用Python的结果是用R后派生出来的。...Python中所用的数据集是清洗后的版本，缺失值已经被补上，分类变量被转换成数值型。建模过程保持不变，和上面对R用户所说的一样。
校验和是经常使用的，这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段。其实，这种累加和的计算，将字节翻译为无符号整数和带符号整数，结果是一样的。 使用python计算校验和时记住做截断就可以了。...这里仅仅是作为一个代码样本，权作标记，直接上代码 ''' Created on 2014年9月4日 @author: lenovo ''' import random ''' 实际计算校验和时，解释为无符号整数还是带符号整数...，如果是带符号整数，最高位会被解释符号位 ''' def char_checksum(data, byteorder='little'): ''' char_checksum 按字节计算校验和...如果是当作无符号整数来计算，则算法要简单很多，实际上都可以缩减为一句代码的事。如果是当作带符号整数来计算，则算法要复杂一下，要处理各种上溢出和下溢出的情形。...所以一般情况下可以使用无符号整数来计算校验和，简单快速。
return else: print(l[index]) printlist(l, index + 1) printlist(a, 0) *****for和while...循环底层用的是递归实现的 汉字转码： s = r'\u722c\u866b\u95ee\u9898' s1=s.encode(encoding='utf-8').decode('unicode_escape
一个读者的问题： 我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数： 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。...计算帧数的简单方法 在OpenCV中计算视频帧数的第一种方法非常快——它只是使用OpenCV提供的内置属性来访问视频文件并读取视频的元信息。...2行和第3行上导入必要的Python包。...如果出现异常，我们只需还原为手工计算帧数(第16和17行)。 最后,我们释放视频文件指针(19行)并返回视频的总帧数(21行)。
简介 R文档沟通前两期内容： R沟通｜舍弃Latex，拥抱Rbeamer吧！ R沟通｜制作个性化ppt！...这期主要介绍下如何在Rstudio中运行和使用.tex文件，并给大家安利一个非常nice的模板和根据该模板制作的案例。...使用教程 在ElegantPaper[1]网站中下载整个仓库，可以直接下载到本地github或者下载压缩包。 ?...>> 当然该模板也有很多别人使用，制作后的文章和文件都在github中： Risk Awareness（风险意识）文档说明[3] Bank Custody （银行存管）说明[4...小编已经为大家搬运了这三份文件（欢迎大家去他们的github标星，收藏，制作不易，都是无偿分享的，需要读者们的鼓励和支持）。
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