本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/101980547 股市波动是不可预知的，但是股票的涨幅概率却呈现了正态分布的特点...， 那么python如何生成呈正态分布的序列呢？...Python内置的random模块和第三方库NumPy的random模块都提供了生成随机漫步序列的方法，接下来我们分别介绍下这两种方法的使用。...内置模块random 实现 import random # 生成呈正态分布的随机数 # print("normalvariate: ", random.normalvariate(0, 1)) #...两者区别 NumPy中主要以N维数组对象ndarray存储数据的，因此np.random.normal()返回值的类型为’numpy.ndarray’。
本公众号MyEncyclopedia定期发布AI，算法，工程，大数据交叉领域的深度和前沿文章。欢迎关注，收藏和点赞。公众号内有本文对应的配套的视频讲解。...在学习了一些基本的统计变量生成法之后，这次我们来看看如何生成正态分布。它就是大名鼎鼎的 Box-Muller 方法，Box-Muller 的理解过程可以体会到统计模拟的一些精妙思想。...Leetcode 1227 飞机座位分配概率 深入理解极大似然估计(MLE) 1: 引入问题 尝试逆变换方法 关于逆变换方法，在用逆变换采样方法构建随机变量生成器中有详细的讲解，那么我们就先尝试通过逆变换方法标准流程来生成正态分布...Box-Muller 原理 虽然无法直接用逆变换方法生成一维正态分布，但我们却能通过先生成二维的正态分布，利用上面一节的性质，生成一维正态分布。...而 Box-Muller 就是巧妙生成二维正态分布样本点的方法。 首先，我们来看看二维正态分布可以认为是两个维度是独立的，每个维度都是正态分布。
以下哪种方法可以用来判断数据可能背离正态分布： A. Q-Q图上，如果数据和基线之间几乎吻合 B....Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05 C.对数据直方图做光滑后没有发现数据有很大的发散趋势 D. 拟合优度检验，统计量的值偏小 解析：答案B A....Q-Q图上，如果数据和基线之间几乎吻合；【错。正态qq图数据和基线之间几乎吻合说明数据接近正态分布】 B. Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05；【对。...ks正态检验原假设是两个数据分布一致或者数据符合正态分布，p值小于0.05拒绝原假设】 C.对数据直方图做光滑后没有发现数据有很大的发散趋势；【错。发散趋势不能决定分布形态】 D....拟合优度检验可以检验分布是否正态，原假设为观测服从给定概率值的多项分布，统计量的值偏小不拒绝原假设】 扩展：正态分布判断方法 ? ? ? ? ?
p=13807 在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。 现在，我们用R语言生成它。...生成表格 > u=seq(0,3.09,by=0.01)> p=pnorm(u)> m=matrix(p,ncol=10,byrow=TRUE 这里有我们想要的表 > options(digits=4)...生成pdf文件。
在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。 ? ? 现在，我们用R语言生成它。...生成表格 > u=seq(0,3.09,by=0.01) > p=pnorm(u) > m=matrix(p,ncol=10,byrow=TRUE 这里有我们想要的表 > options(digits...生成pdf文件。 ?
mySQL插入数据自动生成时间 使用navcat for mysql工具创建数据库时，如果需要设置一个时间字段，并且在插入数据时让这个时间是自动生成。...可以参考下面方法： 1、在表中time字段是需要在添加新数据的时候，自动生成时间。可以将字段设置为获取当前时间戳，然后在默认值处写上CURRENT_TIMESTAMP。
php /** * 生成mysql数据字典 */ //配置数据库 $dbserver = "192.168.1.12"; $dbusername = "erp"; $dbpassword = "erp...@hello2015123"; $database = "erp"; //其他配置 $title = '数据字典'; $mysql_conn = @mysql_connect("$dbserver",..."$dbusername", "$dbpassword") or die("Mysql connect is error."); mysql_select_db($database, $mysql_conn...); mysql_query('SET NAMES gbk', $mysql_conn); $table_result = mysql_query('show tables', $mysql_conn)...''; $html .= '字段名数据类型默认值
/bin/bash #混合测试数据库脚本 #将创建一个single数据库，其中创建一个s1表 #如果数据库存在，将会写入数据，可以在写入部分sleep 1 来让数据持续写入 #使用方法 ..../xx.sh -uroot -p'123456' #检查 mysql $* -e "show databases;" &> /tmp/info_error.txt if [[ $?.../xx.sh -uroot -p'123456'" exit 1 fi #检查库是否存在 mysql $* -e "use single;" &> /tmp/info_error.txt if...-eq 0 ]];then mysql $* -e "use single;select * from s1 where id=1;" if [[ $?...-ne 0 ]];then mysql $* -e "use single;drop table s1;" mysql $* -e "use single;create
MySQL自动生成大量数据 为了学习验证高性能MySQL，自动生成大量的数据做测试。内容来源于网络。...创建随机数字生成 DELIMITER $$ CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `random_num`( ) RETURNS int(5) BEGIN DECLARE...i INT DEFAULT 0; SET i = FLOOR(100+RAND()*10); RETURN i; END$$ DELIMITER ; 生成随机字符串 DELIMITER $$...，返回varchar类型数据组合，例如手机号 DELIMITER $$ CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `random_string_phone`(n INT) RETURNS...(`user_id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1000001 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='系统用户MyISAM'; 创建存储过程生成数据
正态分布又叫高斯分布，很多统计学的理论都是假设所用的数据符合正态分布。所以在研究数据时，首先要看数据是否符合正态分布。 首先，R中很多安装包中有自带的数据集，所以在使用某个数据前先看它是在哪个包中。...具体可以参考R各个包里面的数据集列表....这次主要用MASS包中的crabs数据 1 直方图检验crabs对象是否正态分布 library(lattice) library(MASS) histogram(crabs$CW) histogram...通过绘制的图是否呈现一直线判断是否符合正态分布。另外还有一个qqline()函数，在QQ图中绘制一条直线，QQ图中的点越接近这条直线，表示数据越接近正态分布。...只需将检验的数据当作shapiro。test()的函数即可。
在这样的情况下，就不需考虑数据库建立时的名称重复问题。 UUID 来作为数据库数据表主键是非常不错的选择，保证每次生成的UUID 是唯一的。 UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。...a.生成 UUID public static voidmain(String[] args) {for(int i=0;i<10;i++){ String uuid= UUID.randomUUID...getUUID(){ String uuid=UUID.randomUUID().toString();//去掉“-”符号 return uuid.replaceAll(“-“, “”); } 二、MySQL...数据库如何批量插入不重复uuid数据 第一步：先把需要查询的数据列出来select UUID(), a.Code, a.Name,a.Continent from 表名1 a, 表名2 b where...UUID /*只能生成一条*/SELECT REPLACE(UUID(),’-‘,”) AS id;/*在数据库中找一张数据多的表执行生成多条*/SELECT (REPLACE(UUID(),’-‘,
方差，标准差反映数据的离散程度，其值越大，数据波动越大。 / 01 / 正态分布 在实际情况里，总体的信息往往难以获取，所以需要抽样，通过样本来估计总体。...首先读取数据。...中国大陆', '中国台湾', '中国香港']: dom1.append(1) else: dom1.append(0) df['country'] = dom1 生成电影评分直方图...生成电影评分QQ图，观察电影评分与正态分布的接近程度。...# qqplot检验数据是否服从正态分布 sm.qqplot(df.score, fit=True, line='45') plt.show() 运行代码后得到下图，其中样本点越靠近红色线说明变量越趋近正态分布
在进行统计推断前，你一定要首先了解数据分布，否则得到的统计结论就是无效的！比如，T检验、方差检验的前提假设都是数据呈正态分布，如果你的数据不满足正态分布，则需要转化成正态分布或使用非参数检验方法。...小编今天带大家了解一下，如何判断数据是否服从正态分布呢？！...今天我们邀请“SPSS”，帮助我们判断数据是否服从正态分布： 假设我们有一组数据，列是不同的样本，行是每个样本的免疫细胞浸润得分，想判断DataSet1这个样本的免疫细胞浸润程度是否服从正态分布...（常态性检验）结果解读，利用两种检验方法KS检验和Shapio-Wilk检验，判断数据是否呈正态分布： p>0.05，所以数据呈正态分布。 方法二.....得到如下图所示结果，可以直观判断数据是否服从正态分布。
20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY(`c1`), KEY(`c2`,`c3`,`c6`), KEY(`c4`,`c5`) ); 生成随机字符串...),1)); set i= i+1; end while; return return_str; end $$ delimiter ; mysql...---------------+ | rand_string(8) | +----------------+ | p7eBc0jl | +----------------+ 创建存储过程灌数据
数据质量管理中很重要的一个部分就是数据的离散程度，通常而言，连续值性数据录入是遵循正态分布的，从直方图上容易看，但如何自动化验证数据满足正态分布呢，本文尝试了kstest,normaltest，shaprio...等方法，最终结论是建议通过normaltest作为正态分布验证标准，p值>0.05，此外也尝试拓展dataframe.describe，并为以后的数据质量收集做好准备。...normaldistribution # value1 value2 # normaldistribution True True # 构建正态分布数据...# 参数loc(float)：正态分布的均值，对应着这个分布的中心。...loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布， # 参数scale(float)：正态分布的标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦。
正态分布，是统计学中最重要的分布之一，它是由两个参数：均值和方差决定的。在excel中可以用NORMDIST和NORMSDIST两个函数来计算给定的均值和标准差的累积概率。...为了说明正态分布如何应用，假设顾客的需求符合正态分布，均值是750单位/月，标准差是100单位/月，想知道以下信息： 1、需求最多为900单位的概率是多少？ 2、需求超过700单位的概率是多少？...这些问题在excel统计插件中PHStat中的正态分布概率工具也可以求得： ? 最终结果： ?
一、概述 平常会遇到编写文档类的工作，尤其是数据库的，要把每张表的详细字段列出来，手写实在费劲，从网上找了很多，都没有那种直接GUI输入参数，一键生成的，所以自己花时间做了一个，功能很简陋，但是基本需求可以实现...* @see java.lang.Runnable#run() */ @Override public void run() { JFrame frame = new JFrame("数据库...MySQL5驱动；com.mysql.cj.jdbc.Driver MySQL6之后的驱动 hikariConfig.setDriverClassName(driverClassName);...").title("数据库文档").description("数据库设计文档生成") .dataSource(dataSource).engineConfig(engineConfig).produceConfig...代码我已经上传到码云，项目地址：https://gitee.com/loveliyiyi/generate-mysql-word
SELECT t.TABLE_SCHEMA AS 库名, t.TABLE_NAME AS 表名, t.COLUMN_NAME AS 字段名, t.COLUMN_TYPE AS 数据类型
mysql sysbench mysql sysbench是一款压测数据生成工具 quick_insert.py 使用程序方式批量插入数据的脚本，需要引入依赖包 pymysql quick_insert_threads.py...多线程批量插入数据的脚本，需要引入依赖包 pymysql 参数配置说明： # 写入总数为：threads * times * sql_batch # offset : 偏移量，默认是0。...如果数据库有数据，可以设一个起始点（偏移量） # threads : 线程数 # times : 每个线程执行commit的次数 # sql_batch : 每次commit多少数据 # 例：要造一亿数据...charset = "utf-8" db = "test" 启动单线程版 python3 quick_insert.py & 启动多线程版 python3 quick_insert_threads.py & 生成压测数据截图...附源码： https://github.com/chenjiangtao/mysql-sysbench ---- 爱码爱技术，点赞加关注！！！ ? ?
将下方代码保存为mysql.php放入网站根目录，然后修改连接配置，最后浏览器访问即可得到数据字典，可以通过网页保存为文档。 <?...php /** * 自动生成mysql数据字典 */ header("Content-type: text/html; charset=utf-8"); //配置数据库 $dbserver =...($mysql_conn, $database); mysqli_query($mysql_conn, 'SET NAMES utf8'); $table_result = mysqli_query($..."\n"; $html .= ' 数据类型' .....c6 { width: 270px; } 数据字典自动生成
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