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python实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中

说明 同学的代码中遇到一个数学公式牵扯到将生成指定的数字存储的一个列表中，那个熊孩子忽然懵逼的不会啦，，，给了博主一个表现的机会，，，哈哈哈好嘛，虽然很简单但还是记录一下吧，，，嘿嘿 一 代码 # coding...""" 01：range()函数调查 02：通过help()函数调查range()函数功能 03：Python中的转义字符 04：使用start、step、stop的方式尝试初始化list、tuple、...H e l l o w o r l d ! print("for i in \"Hello world!...#输出：[0, 2, 4, 6, 8] print(list(range(10,0,2))) #输出：[] print(list(range(10,0,-2))) #输出：[10, 8, 6, 4, 2...3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'a'} tempSet.add('a') print("set.add " + str(tempSet)) 以上这篇python实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中就是小编分享给大家的全部内容了

4.3K20

拓端tecdat|R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用

相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

1.7K20

R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...因此，如果   表示被保险人的理赔数量 ，则具有特征 和风险敞口 ，通过泊松回归，我们将写 或等同 根据该表达式，曝光量的对数是一个解释变量，不应有系数（此处的系数取为1）。...我们不能使用暴露作为解释变量吗？我们会得到一个单位参数吗？ 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。

93320

面试题53（考察求职者对String声明变量在jvm中的存储方法）

System.out.println((b+c)==MESSAGE); } } A true true B false false C true false D false true 考点:考察求职者对String声明变量在...jvm中的存储方法 出现频率:★★★★★ 【面试题分析】 String a="tao"; String b="bao"; String c="taobao"; a,b,c,都是存在字符串常量池中的；String...d="tao" +"bao";也是存在常量池中，d的构造过程是现在常量池中先找是否有“taobao”这个字符长若有则直接引用改字符串 若没有则在字符长常量池中构造一个“taobao”类Stringe=..."tao"+"ba"+"o"; 现在字符串常量池中查找“taoba” 若有则直接引用 若没有则构造一个放在该池中，然后在判断是有“taobao”过程和前面一样至于String f=a+b;实际等效于 Stringf...=newString("taobao");存在在堆内存中 所以不相等 所以参考答案是 (C)

1.6K30

详解线性回归、朴素贝叶斯、随机森林在R和Python中的实现应用！（附代码）

主要学习在R语言和Python中这些算法的理论和实现应用。 谁能从这篇指南中获益最多？ 本文要讲的内容，可能是作者写过的最有价值的指南了。...利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到所需输出值的函数。该训练过程会持续进行，直到模型在训练数据上达到预期精确度。...这就是线性回归在实际生活中应用的例子。这个孩子实际上已经发现了身高、体型与体重之间有一定的关系，此关系类似于上面的等式。...一元线性回归的特点是只有一个自变量。多元线性回归的特点，顾名思义，存在多个自变量。在寻找最佳拟合直线时，可以拟合到多项或曲线回归。这就被称为多项或曲线回归。...Catboost可以自动处理分类变量，而不会显示类型转换错误，这有助于你更好地专注于模型调整，而不是解决各种琐碎的错误。

2.6K10

R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断|附代码数据

Stan代码被编译并与数据一起运行，输出一组参数的后验模拟。Stan与最流行的数据分析语言，如R、Python、shell、MATLAB、Julia和Stata的接口。我们将专注于在R中使用Stan。...例子作为一个简单的例子来演示如何在这些包中指定一个模型，我们将使用汽车数据来拟合一个线性回归模型。我们的因变量是mpg，所有其他变量是自变量。mtcars %>%  head()首先，我们将拟合模型。...因此，我们还将读出观测值的数量（N）和预测器的数量（K）。在参数块中声明的变量是将被Stan采样的变量。在线性回归的情况下，感兴趣的参数是截距项（alpha）和预测因子的系数（beta）。...stan()函数要求将数据作为一个命名的列表传入，其中的元素是你在数据块中定义的变量。对于这个程序，我们创建一个元素为N、K、X和Y的列表。...轨迹图显示了MCMC迭代过程中参数的采样值。如果模型已经收敛，那么轨迹图应该看起来像一个围绕平均值的随机散点。如果链在参数空间中蜿蜒，或者链收敛到不同的值，那就证明有问题了。我们来演示。

1.9K00

amos路径分析结果怎么看_路径分析图怎么解读

如果数据文件导入成功，在上方的文件信息框中，将会显示导入数据文件的名称和记录数目。 2、将对应测量变量拖动到画好的路径图几何形状中。...点击【变量列表】按钮，跳出的对话框中，列出导入SPSS数据文件中包括的所有变量。将变量列表中需要的变量拖动到路径图对应的矩形内。...在非标准化结果中，自变量和残差边上的数字代表变量方差，例如年龄边上的253.77；而标准化结果中，因变量边上的数字代表回归方程R方，例如住院天数边上的0.05。...如病情程度对住院天数的直接效应为0.701，发现与前面的回归系数相同。 Amos能够输出间接效应和总效应，这是SPSS软件无法直接输出的结果。这也是Amos相对于SPSS来说，在路径分析上的优势。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

9.6K20

【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】

引言 线性回归（Linear Regression）是一种常见的统计方法和机器学习算法，用于根据一个或多个特征变量（自变量）来预测目标变量（因变量）的值。...你可以为你的项目选择一个合适的名称和存储位置。 在创建项目的过程中，Pycharm会提示你选择Python解释器。通常情况下，选择系统默认的Python解释器即可。...特征是用于预测的输入变量，而标签是我们希望预测的输出变量。在这个例子中，square_footage和number_of_bedrooms是特征，price是标签。...数据标准化：在训练模型之前对特征进行标准化处理。 数据集划分：合理划分训练集和测试集，确保模型的评估结果公正。 模型评估：使用适当的评估指标（如MSE和R²）评估模型性能，并确保预测值有效。...通过本文的学习，你不仅掌握了如何在Pycharm中实现线性回归，还提升了对数据科学项目的整体把握能力。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。

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【Excel系列】Excel数据分析：相关与回归分析

若包括变量名称，则选择“标志位于第一列” （3）单击“确定”得偏相关系数如下表。 ? 图 15-3 结果输出 Excel分析工具中的“相关系数”仅计算出相关系数的值，并未进行相关性检验。...“相关”和“协方差”工具都会提供一张输出表（矩阵），其中分别显示每对测量值变量之间的相关系数或协方差。不同之处在于协方差的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。...在“协方差”工具的输出表中的第 i 行、第 i 列的对角线上的输入值是第 i 个测量值变量与其自身的协方差；这正好是用工作表函数 VARP 计算得出的变量的总体方差。...若包括变量名称，则选择“标志位于第一列” （3）单击“确定”得协方差如下表。 ? 图 16-3 结果输出 回归 17.1 回归基本公式 ? 对于多元回归，仍可用最小二乘法。...摘要表： 表中Multiple R为复相关系数；R Square为决定系数；Adjusted R Square调整的决定系数。 表 17-2 输出结果（摘要） SUMMARY OUTPUT ?

6.4K81

Linux 初步知识详解

主要部分之间的关系 由此可见： 输入设备负责把用户的信息（包括程序和数据）输入到计算机中； 输出设备负责将计算机中的信息（包括程序和数据）传送到外部媒介，供用户查看或保存； 存储器负责存储数据和程序，并根据控制命令提供这些数据和程序...4 startx 启动图形化界面在某一虚拟终端接口运行命令：startx & 5 export 显示和设置环境变量值设置环境变量 export JAVA_HOME=/usr 6 pwd 以绝对路径的方式显示用户当前工作目录...n 选项 显示列出最近n笔命令列表 -c 选项 清除历史记录列表 -a 选项 将新增的history指令新增入histfile中，如没指定histfile,则默认写入~/.bash_history中 -...r 选项 把histfile中的内容读入到history中 -w 选项 将目前的history写入histfile中 ?...显示命令所在章节 ? 更新manual数据库 ? 翻页 ? 搜索 ? ? 6. 罗列Linux发行版的基础目录名称命名法则及功用规定 ?

1.4K70

Excel 实例:单因素方差分析ANOVA统计分析

现在将显示如图2所示的对话框。 图2 –方差分析对话框：单因素选项 的  输入范围  包括其中待分析的数据元素被存储在Excel范围的。...或者，您可以在“ 输入范围”  字段中插入B1：E9，  然后选中 对话框中的“ 第一行中的  标签”复选框，以表明您已将列标题包括在数据范围中。请注意，未使用参与者编号（在A列中）。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

5.8K00

R in action读书笔记（22）第十六章 高级图形进阶（下）

16.2.4 图形参数 在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改...查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中： > show.settings() > mysettings<-trellis.par.get() 查看叠加点的默认设置值： > mysettings...在lattice图形中你还可以改变面板的顺序。高级绘图函数的index.cond =选项可以设定条件变量水平的顺序。...它弥补了R中创建图形缺乏一致 性的缺点，使得用户可以创建有创新性的、新颖的图形类型。ggplot2中最简单的绘图方式是利用qplot()函数，即快速绘图函数。...playwith()函数允许用户识别和标注点、查看一个观测所有的变量值、缩放和旋转图形、 添加标注（文本、箭头、线条、矩形、标题和标签）、修改视觉元素（颜色、文本大小等）、应用先前存储的图形风格，以及以多种格式输出图形结果

1.4K20

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（18）——回归之稳健方差

截距变量不是假定的。通常在自变量列表中包含单个常数1项来提供明确的截距项。 grouping_cols（可选）：VARCHAR类型，缺省值为NULL。...out_table：VARCHAR类型，存储回归模型的表的名称，具有以下列： category：类别。 ref_category：用于建模的参考类别。 coef：回归系数向量。...截距变量不是假定的。通常在自变量列表中包含单个常数1项来提供明确的截距项。...在计算具有潜在噪声异常值的数据集中数据的差异时是很有用。此处实现的Huber-White等同于R模块“sandwich”中的“HC0”三明治操作。...在计算多类逻辑回归的稳健方差时，它使用默认参考类别零，并且回归系数被包括在输出表中。输出中的回归系数与多类逻辑回归函数的顺序相同。对于K个因变量（1，...，K）和J个类别（0，...

69510

【16】进大厂必须掌握的面试题-100个python面试

Python没有访问说明（如C ++的public，private）。 在Python中，函数是一流的对象。这意味着可以将它们分配给变量，从其他函数返回并传递给函数。...全局变量： 在函数外部或全局空间中声明的变量称为全局变量。程序中的任何函数都可以访问这些变量。 局部变量： 在函数内部声明的任何变量都称为局部变量。此变量存在于局部空间而不是全局空间中。...回答：在Python中，数组和列表具有相同的数据存储方式。但是，数组只能容纳一个数据类型元素，而列表可以容纳任何数据类型元素。...如何在python中使用三元运算符？ 答案： 三元运算符是用于显示条件语句的运算符。它由true或false值以及必须对其评估的语句组成。...Python提出了在变量，函数或方法的名称前加上单下划线或双下划线的概念，以模仿受保护和专用访问说明符的行为。 Q63。如何在Python中创建一个空类？ 回答：空类是在其块内未定义任何代码的类。

16.2K30

一篇文章教你如何用R进行数据挖掘

R console：这个区域显示的输出代码运行：，同时你可以在控制台直接写代码。但是代码直接进入R控制台无法追踪。 R环境：这个空间是显示设置的外部元素补充道。...这里面包括数据集、变量向量，还可以检查R数据是否被正确加载。 图形输出窗口：这个空间显示图表中创建的探索性数据分析。不仅仅输出图形，您可以选择包，寻求帮助和嵌入式R的官方文档。 3、如何安装包？...但是，需要确保两向量相同数量的元素。如果没有的话，它将返回NA值。 ? 4）数据框 这是最常用的一种数据类型，它是用来存储列表数据的。它不同于矩阵，在一个矩阵中，每一个元素必须有相同的类。...但是，在一个数据框里你可以把向量包含不同类别的列表。这意味着，每一列的数据就像一个列表，每次你在R中读取数据将被存储在一个数据框中。例如： ? 让我们解释一下上面的代码。df是数据框的名字。...在初步的数据探索中，我们看到有错误的水平变量需要纠正。 ? 使用上面的命令，我们指定的名称“others”为其他未命名的变量，简要划分了Item_Fat_Content的等级。

3.8K50
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