我正在做一个练习,用Python在Fresco Play中进行统计数据的泊松回归。问题陈述类似于:从MASS包中加载R数据集保险。捕获作为pandas数据帧的数据。建立一个具有自变量持有者的对数和因变量索赔的泊松回归模型。用数据拟合模型,并求出残差的总和。
我坚持使用最后一行,即残差和
我使用了np.sum(model.resid)。但答案不被接受
以下是我的代码
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
INS_data = sm.datasets.get_rd
我有两个函数,我想找到它们相交的值,并在图上绘制它。我如何才能最好地做到这一点?有人知道R函数吗?
# First Function
func6 <- function(x)
{
x * log(x) - sqrt(x)
}
# Second Function
func7 <- function(x)
{
x
}
x <- seq(0,10,length=100)
plot(x, func6(x), col="blue", lwd="1", main="Graph #1
我有一个名为gaussian_array的数组,它由一系列数字组成,一旦绘制出来,就会形成一个近似的高斯数组。我需要理解这个高斯的\sigma,但我不允许使用任何形式的fit。到目前为止,我所尝试的是计算高斯的峰值,它是由阵列的第一个元素(高斯以原点为中心) gaussian_array[0]给出的,然后不知何故我认为使用\sigma和FWHM之间的众所周知的关系可能会很有用。但是,我不知道如何在python中实现这一点。我认为写一些像这样的东西可能会很有用
for i in range(len(gaussian_array)):
if gaussian[i] = FWHM:
我安装val差制时没有出现任何问题,但是在运行它时,我仍然会得到以下错误:
valgrind: failed to start tool 'memcheck' for platform 'amd64-linux': No such file or directory
我已经相应地调整了bash文件。我添加了以下路径:/usr/bin/valgrind (使用:which valgrind命令),但它仍然无法工作。然后我添加了路径:/usr/lib/valgrind,它仍然不起作用。我想我对使用Ubuntu的正确的本地目录感到困惑。
我正在使用:
export V
我开始学习C++,我的代码有问题。我想要使用Leibniz级数找到pi值,以及迭代次数,以达到五个有效数字(3.14159),但它不起作用。
#include<iostream>
#include <math.h>
using namespace std;
int main(){
double pi = 0.0;
int count = 0;
for ( int i = 0 ; i <= 10000 ; i++){
pi += 4*pow(-1,i)/(2*i+1);
if ( pi ==
我在我的RHEL 64位机器上使用了val差制。然而,它拒绝运行32位可执行文件。
valgrind: failed to start tool 'memcheck' for platform 'x86-linux': No such file or directory
有人知道怎么解决吗?我不能将二进制更改为64位,因为它有一个与其相关的大型代码。
谢谢
如果对介于2到m-1之间的每一个整数i都是Xi+1 - Xi > Xi - Xi-1,则称整数序列X1.m是凸的。
for (int i = 1; i < list.size(); i++) {
for (int j = 0; j < list.size(); j++) {
dp[i][j] = 2;
for (int k = 0; k < j; k++) {
if (dp[j][k] + 1 > dp[i][j] &&
问题:
这是LeetCode的一个问题:
给定一个整数数组,返回所有对之间的k-最小距离.将一对(A,B)的距离定义为A和B之间的绝对差。
示例:
Input:
nums = [1,3,1]
k = 1
Output: 0
Explanation:
Here are all the pairs:
(1,3) -> 2
(1,1) -> 0
(3,1) -> 2
Then the 1st smallest distance pair is (1,1), and its distance is 0.
我的问题
我用一个简单的方法O(n^2)来解决它,基本上我找到所有的
简单地说,我试图使用C#使用OpenCVSharp作为函数的一部分计算图像的清晰度。
作为第一次尝试,我使用了这样的Laplacian过滤器:
int kernel_size = 3;
int scale = 1;
int delta = 0;
int ddepth = image.Type().Depth;
Mat sharpenedImage = image.Laplacian(ddepth, kernel_size, scale, delta);
\* calculate the variance of the laplacian*\
最后,我想要这个sharpenedImage的方
我的任务是在MATLAB中通过空间卷积找到函数z的偏导数dz/dx和dz/dy。据我所知,空间卷积只是空间域和某种形式滤波器的产物。我假设这种情况下的滤波器是偏导数?最好的方法是什么,因为我已经计算过曲面了? %values of z.
x = -9:0.2:9;
y = -8:0.2:8;
z = comp_z(x,y)
colormap('hot') %as specified
zfinal=z';
surf(x,y,zfinal)