我对python的编码很陌生,我希望从理论上知道的数据集中获取参数,这些数据很可能是t分布的。我尝试的第一个方法是使用t.fit()。为了再次检查结果,我还使用了st.stats.describe(),并注意到我得到了不同的结果。我还使用t.stats()来获取"mvsk“时刻。我不知道不同的函数是做什么的,什么结果值得信任。这些参数稍后将用于蒙特卡罗模拟。有人能解释一下不同的方法吗?我做错了什么?
import numpy as np
from scipy.stats import norm,t
import scipy.stats as st
import pandas as pd
我又很难用剪贴画--学习剪影系数。(第一个问题是:)。我做了一个非常不平衡的聚类,但是有很多个体,所以我想使用剪影系数的抽样参数。我想知道次抽样是否是分层的,也就是关于集群的抽样。我以虹膜数据集为例,但我的数据集要大得多(这就是为什么我需要抽样)。我的代码是:
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import *
iris = datasets.load_iris()
col = iris.feature_names
name = iris.target_names
X = pd.DataFrame(iris.data, colu
阿海。我的任务是提高 sample.py的性能,作为一项实践活动。
我已经把代码的一部分算出来了。它还包括一个PCG随机生成器,它迄今为止已经提高了大约20秒的性能(从72s下降),以及优化打印输出(使用一个基本的c函数,而不是python的write())。
这一切都很好,但除了这些修复,我想优化循环本身。
基本功能,如bit.ly的sample.py中所示
def run(sample_rate):
input_stream = sys.stdin
for line in input_stream:
if random.randint(1,100) <
我正在解决一个基本的python问题,我的任务是找到所有的三重奏点,它们是等距的。例如
points=[1,2,4,6,7,8]
res=[(1,4,7),(2,4,6),(4,6,8),(6,7,8)]
说明:
(1,4,7)-> 4-1 is equals to 7-4
(2,4,6)-> 4-2 is equals to 6-4
以此类推。