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Ipython

IPython 是一种基于 python 的交互式解释器,提供了强大的编辑和交互能力。 对于对象功能的查询操作,Ipython 提供了两种方法: object?...:与上一个功能相似,还可以查看函数或者模块对象的源代码 Ipython 中有一种魔术命令,相当于提供了一种简便进行交互的方式。...timeit#测量 cell 的执行时间 %%latex:latex 渲染 %%markdowh %%writefile:将单元格文件写入指定文件中 #设置所有单独一行的变量都可以自动打印结果 from IPython.core.interactiveshell...InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all' #万能查询函数dir,可返回类或者实例的属性, # moudle的情况也可以不传递任何参数 #dir(ts) #命令行窗口输入Ipython...#搜索命名空间,利用通配符来匹配所有的名字 #Ipython的魔术命令(python中没有) #空行输入 In & Out 快捷键 导航快捷键 文本输入快捷键

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ipython简要入门

简介 ipython是一个增强的Python交互解释器,它提供了一下功能: 动态对象自身:使用?或者??获取对象的文档注释,函数的原型定义,源代码等等。...支持使用通配符*进行模块搜索 支持代码自动补全 支持历史命令 其他魔法命令 安装 pip install ipython 常用命令 下面四个命令在ipython中最为常用 命令 描述 ?...介绍ipython的常用特性 %quickref 快速引用 help python自带的帮助命令 object? object的详细信息,使用object??...魔法函数 IPython内置了一些魔法函数,它分为两种: 基于行的行魔法函数,以%开头,它使用当前行的剩余部分作为参数,参数不需要使用括号括起来。...调用系统shell命令 可以在ipython中调用任何系统shell命令,只需要添加前缀!即可。例如: !

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方差、协方差、协方差矩阵的概念及意义 的理解

最近一直围绕着方差,协方差,协方差矩阵在思考问题,索性就参考一些博文加上自己的理解去思考一些问题吧。...方差 方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中,方差(英文Variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。...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,标准差未必相同。 协方差方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。...在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。...总结 必须要明确一点,协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间的。

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概率论协方差_均值方差方差公式

除了数学期望外,方差、均方差、协方差也是重要的数字特征。 方差   方差的代数意义很简单,两个数的方差就是两个数差值的平方,作为衡量实际问题的数字特征,方差有代表了问题的波动性。...我们可以借助数学期望的计算公式计算随机变量的整体方差(参考上一章内容): 均方差(标准差)   由于方差是数据的平方,与检测值本身相差太大,人们难以直观地衡量,所以常用均方差代替方差判断数据的波动。...协方差   当舞台转向了多维随机变量时,方差就变成了协方差,这里的“协”是指几个变量的协同相关性。   ...当两个变量完全一致时,协方差就变成了方差:   这相当于同一个变量的协方差等于方差,自己与自己一定同步,无所谓协同。   ...协方差的性质: 协方差矩阵 协方差只能处理二维问题,对于三维以上数据,就需要计算多个协方差,然后用矩阵将其组织起来,这就是协方差矩阵。

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R语言异方差回归模型建模:用误差方差解释异方差

p=10207 ---- 在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时,其中的一个假设是同方差,我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式,这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。...异方差性是同方差性的补充,不会使OLS产生偏差。如果您不像社会科学中的大多数人那样关心p值,那么异方差性可能不是问题。...计量经济学家已经开发出各种各样的异方差一致性标准误差,因此他们可以继续应用OLS,同时调整非恒定误差方差。这些更正的Wikipedia页面列出了这些替代标准错误所使用的许多名称。...因此,我们可以确认在此单个示例中对方差建模可以提高精度。当影响为零并且我们具有异方差性时,很容易编写一个将异方差MLE与OLS估计进行比较的仿真代码。...然后,我绘制结果: par(mfrow = c(1, 1)) OLS和异方差性MLE的治疗效果相似。但是,当null为true时,异方差MLE模型的p值表现得更好。

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方差、标准差、协方差

方差 方差(Variance)是各个数据与平均数之差的平方的平均数,用来度量随机变量与其数学期望之间的偏离程度。 image.png 关于公式中分母取值为n,还是n-1?...标准差 标准差等于方差的平方根,描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离的平均值 image.png 4. 协方差方差用于衡量两个变量偏离其均值的程度。...方差和标准差一般用来描述一维数据,但是我们想要了解两组数据之间是否存在一定的联系,可以仿照方差公式,构造协方差公式如下: image.png 4.1 协方差矩阵 协方差矩阵是一个对称的矩阵; 对角线上是各个维度的方差...image.png 4.2 相关系数 协方差作为描述X和Y相关程度的方法,在同一物理量纲下有一定的作用。但是两个变量采用不同的量纲时,他们的协方差在数值上会表现出很大的差异。

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Ipython、Jupyter 入门

在数据分析时用的是IPython。 PyCharm也是一个终端(代码从上至下执行,如果代码量大不利于调试)。 IPython是一个性能强大的终端(终端有一个特点,写一行执行一行)。...IPython是以浏览器的方式呈现 IPython Shell:功能强大的交互式shell     $ipython         IPython Notebook:(主要使用这个工具)集文本、代码、...从IPython4.0 开始改名为 Jupyter Notebook 什么是 Jupyter? IPython Notebook:集文本、代码、图像、公式的展现于一体的超级python web界面。...=================================== IPython使用 IPython有许多python交互式没有的功能,比如,具有tab补全,对象自省,强大的历史机制,内嵌的源代码编辑...IPython和python的最大区别在于,IPython会对命令提示符的每一行进行编号。

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Ipython 解释器

进入ipython 通常我们并不使用Python自带的解释器,而是使用另一个比较方便的解释器——ipython解释器,命令行下输入: ipython 即可进入ipython解释器。...所有在python解释器下可以运行的代码都可以在ipython解释器下运行: print "hello, world" hello, world 可以进行简单赋值操作: a = 1 直接在解释器中输入变量名...,会显示变量的值(不需要加print): a 1 b = [1, 2, 3] ipython magic命令 ipython解释器提供了很多以百分号%开头的magic命令,这些命令很像linux系统下的命令行命令...%rmdir demo_test %hist ipython 使用 使用 ? 查看函数的帮助: sum? 使用 ??...Using matplotlib backend: Qt4Agg Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib ipython

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方差矩阵

方差 均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的;而方差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值之间的平均距离。 单一正态总体方差计算公式: 3....标准差 方差对平均距离计算了平方,为了还原回原来的数量级,就有了标准差,标准差是对方差开根号 计算公式: 4....相关系数 其值始终再-1到1之间变化 计算公式 相关系数 = 两个维度的协方差/(两个维度的标准差) 2. 协方差矩阵 1....协方差 针对一维样本集合时,求出的协方差其实就是方差,即方差是协方差的一种特殊情况,意义和方差一样,都是反映集合中各元素离散度的 针对二维样本集合时,求出的协方差反映的就是两个维度之间的相关性,正相关性或负相关性...协方差矩阵 出现多维数据时,若要对多维数据的相关性进行分析,那么就要用到协方差矩阵 1. 协方差矩阵计算 以三维为例 例题

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使用Python计算方差方差相关系数

使用Python计算方差,协方差和相关系数 数学定义 期望 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....注意:样本方差和总体方差的区别 统计学上对于样本方差的无偏估计使用如下公式计算: s^2 = \frac{1}{n-1} \sum\limits_{i=1}^n(x_i -\bar{x})^2 前面有一个系数...协方差方差用来刻画两个随机变量$X, Y$之间的相关性,定义为 Cov(X, Y) = E[(X - EX)(Y-EY)] 如果协方差为正,说明X,Y同向变化,协方差越大说明同向程度越高;如果协方差为负...,可以使用协方差矩阵表示....协方差矩阵的每一个值就是对应下标的两个随机变量的协方差 对于三维协方差矩阵,C=\begin{bmatrix}Cov(X, X) & Cov(X, Y) & Cov(X, Z) \\ Cov(Y, X)

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