我们在做测试的时候，经常遇到领导的灵魂拷问：你的测试用例覆盖率是多少，达到100%了么？你如何保证你的测试质量？ 测试用例的覆盖率如何统计呢，如何知道开发的代码，我们都测到了，不会存在漏测的情况。
1\ 代码覆盖报告 pip install coverage 2 manage.py
Python编程语言，不仅仅在机器学习、数据分析等领域大放异彩，在web开发中等软件开发中，使用者也越来越多。
Author: shizhixin Blog: http://blog.csdn.net/shizhixin Weibo：http://weibo.com/zhixinshi Email: zstarstone@163.com Date: 2016-04-19 Note: 本笔记是机器学习算法笔记系列之深入理解主成分分析PCA的实现篇，有自己写的Python实现版本的PCA，同时有调用scikit-learn接口进行实现PCA。
当我们开发软件时，单元测试和代码覆盖率是非常重要的工具。它们可以帮助我们验证代码的正确性，并确保代码的质量和稳定性。在Python中，我们有很多强大的工具和库来进行单元测试和代码覆盖率分析。本文将向你分享在Python中进行单元测试和代码覆盖率分析的实践经验和一些常见问题的解决方案。
覆盖测试通过代码分析工具和跟踪钩子来判断哪些代码可执行以及哪些代码被执行了，是对单元测试的有效补充，可以用来判断测试的有效性。 Python扩展库coverage可以实现对Python代码的覆盖测试，使用pip工具安装之后，可以使用命令“coverage run file.py”对Python程序file.py进行覆盖测试，然后使用命令“coverage report”直接查看测试报告，或者使用命令“coverage html”生成HTML文件的测试报告，这些HTML文件自动保存在htmlcov文件夹中。可
可以看到src目录下的my_status.py文件代码覆盖率为24%，其余代码覆盖率为100%。
要注意as出的error并不是实际上抛出的异常，不能使用自定义异常的方法和属性，一般只检查str(error)
在python代码进行单元测试的时候，我们总会遇到这样的问题，如何来统计我们的代码所有分支的测试？本文带你了解，如何快速的掌握代码的覆盖率。
单元测试代码覆盖率作为一种度量方式，可以计算单元测试用例对于被测代码的覆盖程度，即：被执行的代码数量和代码总数量的比值
覆盖率是用来衡量单元测试对功能代码的测试情况，通过统计单元测试中对功能代码中行、分支、类等模拟场景数量，来量化说明测试的充分度。
交易过程是一个复杂的过程，包括股票选择，策略设计和投资组合创建等多个步骤。在这里，我们将重点关注其中的一个步骤，即计算具有 n 个股票的投资组合的预期回报和潜在风险。 单只股票的预期回报 投资组合的预期收益提供了可以从投资组合中获得多少回报的估计。风险评估给出了投资者在持有这个投资组合时所需要承担的风险估计。投资组合的回报和风险都是取决于单只股票的回报和风险，及其单只股票在整个投资组合中的组成份额。 任何股票的风险和回报都是可以通过一些特定的参数进行控制的，所以投资者可以通过调整某些特定的参数将他/她的投资
2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用，包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
本文中主要包含有三个领域的知识点：随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试，这里先简单分别介绍一下背景知识。
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
不知不觉就第6讲了，本次视频还是有干货的，毕竟是某人花了50块钱找我给他录制的，你看完就相当于赚了50块钱哦！
原文：https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/
https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs/tree/main
当开始一个新的 Python 项目时，大家很容易一头扎进去就开始编码。其实花一点时间选择优秀的库，将为以后的开发节省大量时间，并带来更快乐的编码体验。
设随机变量X只取有限个可能值a_i (i=0, 1, ..., m)，其概率分布为P (X = a_i) = p_i. 则X的数学期望，记为E(X)或EX，定义为：
在本教程中，我们将介绍传感器协方差计算的基础知识，并构建一个噪声协方差矩阵，该矩阵可用于计算最小范数逆解.
在测试中，为了度量产品质量，代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据，在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage。代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量，Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具，通过它可以检测测试代码的有效性，即测试case对被测代码的覆盖率几何。 Coverage支不仅持分支覆盖率统计，还可以生成HTML/XML报告。并且XML报告可以结合Jenkins和Sonar集成工具一起使用。 Coverage官方文档：http://coverage.readthedocs.org/en/latest/
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系中的方差最大化。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的PCA算法，并介绍其原理和实现过程。
② 随机事件：样本空间Ω中满足一定条件的子集，用大写字母 表示 （随机事件在随机试验中可能出现也可能不出现）
首先解答上一篇文章中使用with关键字让你的Python代码更加Pythonic最后的习题，该题答案是False，原因在于内置函数sorted()的参数reverse=True时表示降序排序，而内置函数reversed()是逆序或者翻转（首尾交换），二者之间没有任何关系。 --------------------分割线------------------- Python扩展库numpy提供了大量的矩阵运算，本文进行详细描述。 >>> import numpy as np >>> a_list = [3, 5
前面介绍了unittest这个自动化框架，但是这个古老的框架，还有很多不足。 于是乎，后浪出现了，今天要讲的就是pytest框架。 pytest介绍 pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，主要特点有以下几点： 1、简单灵活，容易上手，文档丰富； 2、支持参数化，可以细粒度地控制要测试的测试用例； 3、能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试（pytest+requests）; 4、pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展 如pytest-selenium（集成selenium）、 pytest-html（完美html测试报告生成）、 pytest-rerunfailures（失败case重复执行）、 pytest-xdist（多CPU分发）、 pytest--ordering（控制测试运行的顺序） 5、测试用例的skip和xfail处理； 6、可以很好的和CI工具结合，例如jenkins
机器学习可以分为两个主要领域：有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法，利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集：
【导语】：今天我们教你用Python绘制全球疫情动态图，技术部分请看第二部分。公众号后台，回复关键字“全球疫情”获取完整数据。
在我的日常工作中，我是一名专业程序员。我使用c++、c#和Javascript。我是一个开发团队的一员，他们使用单元测试来验证我们的代码是否按照它应该的方式工作。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/FN433596
本案例适合作为大数据专业数据清洗或数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
Pytest 执行过测试任务后我们需要查看整体测试情况，本文记录使用 pytest 生成测试报告的几种方法。 简介 Pytest 生成测试报告有几种方法，本文以 mtutils 库中的测试代码为例，分别尝试几种测试报告的使用 ResultLog pytest 自带测试报告输出功能 该功能在 pytest 6.1 以后的版本中被删除 使用方法 在 pytest 命令中加入参数 --resultlog = path-to-log.txt 示例 pytest --resultlog=./log.txt t
其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验
之前两篇文章对若干资产配置模型进行了回测分析，本文重点关注风险平价模型及其优化，考察优化后的效果。
Django 是一个自带电池(batteries-included)的 Web 框架，内置的组件涵盖了 Web 开发的大部分需求。但 Django 也有丰富的第三方包提供额外的功能。
角点 (corners) 的定义有两个版本：一是 两条边缘的交点，二是 邻域内具有两个主方向的特征点。
以上这篇python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例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。
Python 开发环境：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda
突然发现给一组数据去实际计算对应得协方差矩阵，让人有点懵，并未找到太清楚的讲解，这里举一个实例记录一下。
在这篇文章中，将介绍在GitLab上使用GitLab CI轻松实现单元测试自动化的方法。
如果你经常用stata写论文，会了解stata有个outreg2的函数，可以把回归的结果输出成非常规范的论文格式，并且可以把多个回归结果并在一起，方便对比。例如下图
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图，今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。
写在前面：本来这篇应该是上周四更新，但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程，就推迟更新了。本来想参考PRML来写，但是发现里面涉及到比较多的数学知识，写出来可能不好理解，我决定还是用最通俗的方法解释PCA，并举一个实例一步步计算，然后再进行数学推导，最后再介绍一些变种以及相应的程序。（数学推导及变种下次再写好了） 正文： 在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果；二是因为无关的特征会加大计算量，耗
上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同，明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少，但是光介绍方法是没用的，要经过实战来强化学习的过程，本文就基于R对2016
为了计算充分统计量，即后验预测分布的均值和协方差矩阵，我们用下面代码实现公式（4）和（5）
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在写代码前，先简单的过一下SVM的基本原理，如下： SVM(support vector machine)简单的说是一个分类器，并且是二类分类器。 Vector：通俗说就是点，或是数据。 Machine：也就是classifier，也就是分类器。 SVM作为传统机器学习的一个非常重要的分类算法，它是一种通用的前馈网络类型，最早是由Vladimir N.Vapnik 和 Alexe
MIC（Maximal information coefficient）一个很神奇的东西，源自于2011年发在sicence上的一个论文。
|-flasky |-app/ |-api_1_0 |-init.py |-users.py |-posts.py |-comments.py |-authentication.py |-errors.py |-decorators.py
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