最近在自学django，整理常用模块如下 一、变量 1.变量的形式是：{{variable}}， 当模板引擎碰到变量的时候，引擎使用变量的值代替变量。...，那么模板系统将使用setting.py中 变量TEMPLATE_STRING_IF_INVALID的值进行替代，在默认情况下，该变量的值是”。...使用形式：{{value | removetags:”tag1 tag2 tag3…”}} 意义：删除value中tag1,tag2….的标签。...time后面没有格式化参数，那么输出按照TIME_FORMAT中设置的进行。...三、标签 1.标签的形式是：{% tag %}，标签要比变量复杂 2.标签的作用 (1)在输出时创建一些文本 (2)通过执行循环和一些逻辑来实现控制流
，而None是一个特殊的空值； 常量 顾名思义，所谓常量就是不能变的变量，常用全部大写的变量名来表示； list(列表) 用"[]"标识，元素可变，是有序的对象集合，可以随时添加和删除其中的元素；...tuple(元组) 用"()"标识，内部元素之间用逗号隔开，元素不可变，相当于不可变的列表，也是有序的对象集合，但可以给存储元组的变量复制； dict(字典) 用"{}"标识，字典中的键值是无序的，...； 变量 定义 源于数学，在计算机语言表示能储存计算结果或能表示值的抽象概念，可以是任意数据类型，在程序中用变量名表示； 变量命名规则 只能是数字、字符、下划线的组合； 关键字不能声明为变量名； 变量名第一个字符不能是数字...是为了解决传统的字符编码方案的局限性而产生，为各种语言中的每个字符都设定了统一且唯一的二进制编码，能够满足跨语言、跨平台进行文本转换及处理的要求； 输入与输出 输出：用print()在括号之中直接加上字符串或者表达式...()函数将值赋给一个变量后，在交互式命令行就会等待用户输入，输入完成后不会有提示，但在交互式命令行输入刚才的变量名后，获取的输入就会在命令行输出； >>> name = input("Name:") Name
《C++11之美》 《C++模板，判断是否存在成员函数，实现差异化操作 》 我现在关心的是如何判断一个类中有成员变量？...成员变量有可能是数组，也可能是其他的类。...看了上面关于判断成员函数的文章，理解其原理后，判断是否成员变量，也是差不多的道理，实现起来非常简单： /* 模板函数，检查T是否有名为's'的成员 * value 为bool型检查结果 * type...std::is_void::value}; }; 上面这个模板是用来检查类中是否有名为s的成员， 以opencl中的cl_int2向量类型举例，下面是cl_int2的定义： /* ---...但是对于数组类型的变量，上面的写法，在gcc下编译能通过，但运行结果错误。 大概gcc认为返回的值不能是int[2]这样的数组，只能是指针。
假设我们有个函数 echo_something，从名字即可知道，这个函数通过 echo 输出一些东西，如果这时候，我们希望不要输出，而是将结果存到某个变量中，这时候我们就要使用到 PHP 的输出缓存控制...，一般来说是这样处理的： ob_start(); echo_something(); $var = ob_get_clean(); 这样做没什么问题，如果下次我们又有一个函数 echo_otherthing...，然后又要通过输出缓存控制来处理，有点麻烦，所以我写了一个高阶函数，只要传递函数名和参数，程序就会自动获取输出的值： function wpjam_ob_get_contents($callback,...$args){ ob_start(); call_user_func_array($callback, $args); return ob_get_clean(); } 调用的时候也非常简单，...echo_something'); 如果有参数： wpjam_ob_get_contents('echo_something', $arg1, $args2...); 该功能已经整合到 WPJAM Basic 插件中，
- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入Matplotlib x = np.linspace(0, 10, 1000) #作图的变量自变量...= '$\cos x^2+1$') #作图，设置标签、线条类型 plt.xlabel('Time(s) ') # x轴名称 plt.ylabel('Volt') # y轴名称 plt.title('A...Simple Example') #标题 plt.ylim(0, 2.2) #显示的y轴范围 plt.legend() #显示图例 plt.show() #显示作图结果 如果读者使用的是中文标签，就会发现中文标签无法正常显示...，pandas的名称来自于面板数据（Panel Data）和python数据分析（Data Analysis）。...pip install statsmodels pandas着眼于数据的读取、处理和探索，而statsmodels则更注重数据的统计建模分析，它使得python有了R语言的味道。
matplotlib.pyplot as plt # 导入Matplotlib x = np.linspace(0, 10, 1000) # 作图的变量自变量...# x轴名称 plt.ylabel('Volt') # y轴名称 plt.title('A Simple Example')...▲图2-5 Matplotlib的作图效果展示 如果读者使用的是中文标签，就会发现中文标签无法正常显示，这是因为Matplotlib的默认字体是英文字体，解决方法是在作图之前手动指定默认字体为中文字体，...pandas的名称来自于面板数据（Panel Data）和Python数据分析（Data Analysis），它最初作为金融数据分析工具被开发，由AQR Capital Management于2008年...为了定位Series中的元素，pandas提供了Index这一对象，每个Series都会带有一个对应的Index，用来标记不同的元素，Index的内容不一定是数字，也可以是字母、中文等，它类似于SQL中的主键
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102214639 Statsmodels是Python中一个强大的统计分析包，...包含了回归分析、时间序列分析、假设检验等等的功能。...使用时需要导入Statsmodels库 需要注意的是OLS()未假设回归模型有常数项，需要通过sm.add_constant()在自变量x的左侧加上一列常量1。...as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'...y = "+ str(rad)+" * x +" + str(intercept)) plt.legend(['close', 'linear'], loc='best') plt.show() 输出结果
简单线性回归图（青色散点为实际值，红线为预测值） statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 的 Python 中的 SLR 今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识...根据输入特征的数量，线性回归可以有两种类型： 简单线性回归 (SLR) 多元线性回归 (MLR) 在简单线性回归 (SLR) 中，根据单一的输入变量预测输出变量。...在多元线性回归 (MLR) 中，根据多个输入变量预测输出。 输入变量也可以称为独立/预测变量，输出变量称为因变量。...使用 smf 的线性回归 statsmodels.formula.api 中的预测变量必须单独枚举。该方法中，一个常量会自动添加到数据中。...它表示输入变量和输出变量之间存在良好的关系。 coef 系数表示相应输入特征的估计系数 T-test单独讨论输出与每个输入变量之间的关系。零假设是“输入特征的系数为 0”。
Series：一种一维标签数组对象 Dataframe：实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构 Pandas将表格和关系型数据库的灵活操作能力与numpy的高性能数组计算能力相结合 提供索引函数：重组...jupyter notebook是一种交互式的文档类型，用于编写代码、文本、数据可视化及其输出等 tab键补全：默认隐藏以下划线开始的方法和属性（魔术方法、内部的私有属性和方法） 内省：在一个变量的后面使用问号...(x+y)/z a = 5 b = 6 c = 7 result = f(a,b,c) 运行如下： %run test.py 如果想让脚本使用交互式环境中已有的变量，使用%run -i代替%run命令...%load 通过%load将脚本文件导入一个代码单元中 %load test.py 中断代码 中断代码使用ctrl+C 粘贴代码 %paste：获得剪贴板中的所有代码，在命令行中作为一个代码块直接运行...魔术命令的输出可以赋值给一个变量 通过%quickref和%magic来查看特殊命令 ? 快捷键 ?
你应该下载到一个名称如下的文件： Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64.pkg 2.安装蟒蛇 在此步骤中，我们将在您的系统上安装Anaconda Python软件。...__version__) # statsmodels import statsmodels print('statsmodels: %s' % statsmodels....__version__) 将脚本保存为名称为versions.py的文件。...在命令行中，将目录更改为保存脚本的位置然后键入： python versions.py 您应该看到如下输出： scipy: 0.18.1 numpy: 1.11.1 matplotlib: 1.5.3...脚本: 你应该看到如下的输出: scipy: 0.18.1 numpy: 1.11.3 matplotlib: 1.5.3 pandas: 0.18.1 statsmodels: 0.6.1 sklearn
然后用上述数据，利用statsmodels中的·.OLS`得到一元线性回归模型。...对于前面训练所得到的r和r2两个模型，statsmodels中为它们提供的方法，查看有关评估结果。 r.summary() 输出： ? r2.summary() 输出： ?...Variable 模型中的响应变量 Model 用于训练的模型名称 Method 模型的参数用什么方法计算 No....零假设是回归系数为0，通常小于0.05，拒绝零假设，即自变量和相应变量之间存在统计上的显著相关。 [95.0% Conf. Interval] 95%置信区间的上下限。 Skew 偏度。...从上面的评估结果中可以看到，目前用二次曲线拟合，已经能够在相当好的程度上体现了两个变量之间的关系——特别强调，现在我们得到的是相关关系。 那么，相关关系是否就是因果关系？尚需进一步研究。 （待续）
为了解决过度分散问题，我们将拟合具有以下NB2方差函数的负二项式回归模型： ? 这是我们的回归表达式。罢工是因变量，输出是我们的解释变量。...我们可以看到残差误差在时间滞后1、2和3时是自相关的，这表明因变量罢工中存在自相关，因为NB2模型无法完全解释导致泄漏到模型残差中的原因。。 总体而言，此模型的拟合优度非常差。...让我们对dataframe进行这些更改。...我们在Poisson模型的回归变量中添加滞后罢工副本的策略似乎已经解释了很多罢工变量中的自相关。...下一步 我们可以尝试通过以下修改来改善滞后变量模型的拟合优度: 除输出外，还将输出变量的前三个时间滞后量作为回归变量。 将输出变量和罢工变量的时滞值作为回归变量。
，以及相关的代码案例 01 NumPy NumPy 提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数，是Python中相当成熟和常用的库，更多的使用可以参考官方文档如下所示： 参考链接：http://www.numpy.org...[:3]) # [20 21 12] # 输出na中的最小值 print(na.min()) # 1 # 从小到大排序 na.sort() print(na) # [ 1 2 12 20 21]...使用 Series 生产序列，Pandas默认生成整数索引 res = pd.Series([1,3,4, np.nan, 6,8]) print(res) 运行结果： # 使用含日期时间索引和标签的...StatsModels 注重数据的统计建模分析，使得Python有了R语言的味道。...e = np.random.normal (size=nsample) y = np.dot (X, beta) + e # 反应变量和回归变量上使用 OLS () 函数 model = sm.OLS
：模型的名称，用字符串装在list里就可以了，输出时的表头，也可以不设置； info_dict：这个用来生成一些自己想加在格式化输出里的内容，dict格式； regressor_order：用来设置自变量的显示顺序...； drop_omitted：是否包含没有包括在regressor_order中的变量。...行业虚拟变量 ret~pb+mkt+mom+roe_ttm+行业虚拟变量 最后把五次回归的结果合并在一起格式化输出，注意这里行业用的时中信一级行业，虚拟变量个数很多，所以用drop_omitted设置不输出这些虚拟变量的系数...这个去看看源码会发现是ols的属性里有bse，fama-macbeth的属性里没有bse，但fm也有同样的统计量，只是名称不一样，所以这里需要多加一步转换函数来对fm的回归结果做一些转换，然后就可以实现输出了...另外这个包目前还是在完善过程中，所以如果python版本不一样，输出结果可能会有一些差异，比如上图是用python3.7实现的，python3.8实现出来R2的结果会显示在回归系数的下方。
它由一组有序的列组成，每个列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。可以通过行和列的标签进行选择和过滤。...Series Series是Pandas中的一种数据结构，类似于一维的数组或列表。它由两个部分组成：索引和数据值。索引是Series中数据的标签，它可以是整数、字符串或其他数据类型。...标签索引：可以使用标签索引来访问Series中的元素，类似于字典的方式。例如，series['label']将返回具有该标签的元素的值。 切片操作：可以使用切片操作来选择Series中的一个子集。...DataFrame可以被看作是Series对象的集合，每个Series都共享一个索引，而该索引根据行或列的名称来标识。...使用Matplotlib和Seaborn可以进行多种类型的数据可视化，包括单变量和多变量的统计图形、时间序列图、分布图等。
今天是读《python数据分析基础》的第16天，今天的读书笔记内容为使用statsmodels模块对数据进行最小二乘线性回归。...#statsmodels.regression.linear_model.OLS #运用wine变量进行线性回归并预测葡萄酒的评分 import pandas as pd import statsmodels.api...'])]) #将wine第一行到倒数第11行的数据作为训练集,并为自变量加上常数项 wineHead=wine.iloc[0:-10,:] #生成自变量并添加常数项 wineTrainInd=sma.add_constant...#调用statsmodels模块的api.ols进行最小二乘线性回归 lm=sma.OLS(wineTrainDep,wineTrainInd) #生成回归结果 res=lm.fit() #显示模型结果...print(res.summary()) #输出测试结果 predict=res.predict(wineTest)
python中实现OLS的模块很多，numpy、sklearn、statsmodels中都有，这里给出numpy，statsmodel中的用法。...lstsq的输出包括四部分：回归系数、残差平方和、自变量X的秩、X的奇异值。一般只需要回归系数就可以了。...statsmodels.formula.api(sml) statsmodels中做回归有很多模块都能实现，sml.ols的优点是可以写成公式型的回归，类似R中做回归的过程，比如PB和ROE的回归可以用公式表示为...statsmodels.api（sm) sm.ols是statsmodels中另一个回归的模块，它的输入类似lstsq，输入变量y，x即可,这里使用patsy中的dmatrics生成x，y，需要注意的是...，dmatrices生生成的x是自带截距项的，代码如下，summary输出结果同上。
data 的模块，经常做数据分析的小伙伴应该都不陌生 statsmodels is a Python module that provides classes and functions for the...然后是ols的方法，悉大的tutor给到了api 和 formula.api 两种建模方法，感觉直接用formula更省事些，毕竟自己做老容易忘记加intercept >-< 方法一：statsmodels.api...调用 statsmodels.api import statsmodels.api as sm 3....拟合模型 3.1 明确要拟合的公式 # formula，"因变量 ~ 自变量1 + 自变量2 + ... + 自变量n"...输出拟合结果，检验R-square, coefficient是否显著 etc. print(results.summary()) PS：随机生成的数据果然挺随机的，这结果等于做了个寂寞
代码文件：筛选一个工作簿中的所有工作表数据.py - 数据文件：采购表.xlsx 下图所示是按月份存放在不同工作表中的物品采购明细数据，如果要更改为按物品名称存放在不同工作表中，你会怎么做呢？...需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。...代码文件：使用方差分析对比数据的差异.py - 数据文件：方差分析.xlsx 在Python中做方差分析，要用到与方差分析相关的statsmodels.formula.api模块和statsmodels.stats.anova...- 第15行代码中的ols()是statsmodels.formula.api模块中的函数，用于对数据进行最小二乘线性拟合计算。该函数的语法格式和常用参数含义如下。...第16行代码中的anova_lm()是statsmodels.stats.anova模块中的函数，用于对数据进行方差分析并输出结果。该函数的语法格式和常用参数含义如下。
在面板数据中，您拥有所有时间段内个人的数据点。基本的面板数据回归模型类似于方程式（1），其中?和?是系数，而i和t是个体和时间的指标。面板数据使您可以控制变量并说明各个变量的差异性。...其中y_it是时间t中i的收入，x_it是婚姻状况，Z_it都是观察到的随时间变化的变量，例如年龄或工作数量。W_i都是观察到的不随时间变化变量，例如种族，?_it是误差项。..._i的一组（N-1）个虚拟变量D_i的简写，如图所示。等式（4）是您在回归输出中看到的。 ? DiD是FE模型的特例 DiD是FE模型的特例。 ? 图（E）：DiD DiD背后的想法很简单。...DiD模型和FE模型之间的区别在于更改是外生的。更改是在个人i的选择之外进行的。例如，某州更改了其最低饮酒年龄法律。此政策是外生的。...在以下练习中，我将使用Grunfeld数据集（可在statsmodels.datasets中获得）来演示固定效果模型的使用。
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