有没有办法在Python中找到r置信区间?
在R中,我可以这样做:
cor.test(m, h)
Pearson's product-moment correlation
data: m and h
t = 0.8974, df = 4, p-value = 0.4202
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.6022868 0.9164582
sample estimates:
cor
0.4093729
我想使用pandas从csv数据中加载姿势和运动。但是当我想要加载数据时,我总是得到这样的错误消息:
C:\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py:765: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.
Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as show
在Python中实现随机事件的最佳方法是什么?
例如:
变量a设置为1,概率为0.8,否则为2。
到目前为止,我已经这样做了如下:
import random
a = 0 #Initialize a to 0
prob = random.random() #ask Python for a random float between 0 and 1
if prob < 0.8:
a = 1
else:
a = 2
这类案件还有别的办法吗?
我试图计算python中高斯的积分,如下所示:
from math import exp
from scipy import stats, integrate
import scipy.interpolate as interpolate
from numpy import cumsum, random, histogram, linspace, zeros, inf, pi,sqrt
import matplotlib.pyplot as plt
A = 1
mu = 0
sigma = 1
p = lambda x: A * exp(-(((x-mu)**2))/(2*(sigma**2
在前面的一个问题()中,有人要求以最快的方式实现以下功能:
np.array([np.interp(X[i], x, Y[i]) for i in range(len(X))])
假设X和Y是多行矩阵,所以for循环成本很高。在这种情况下,有一个很好的解决方案,可以避免for循环(请参阅上面的链接答案)。
我面临一个非常类似的问题,但我不清楚在这种情况下是否可以避免for循环:
np.array([np.interp(x, X[i], Y[i]) for i in range(len(X))])
换句话说,我想使用线性插值对存储在两个矩阵X和Y行中的大量信号进行采样。我本来希望在numpy或
我试图使用python/scipy计算两个极限之间的积分。
我正在使用在线计算器双重检查我的结果(,),当我设定了某些限制时,我的结果不同意。
所用的代码是:
import scipy as sp
import numpy as np
def integrand(x):
return np.exp(-0.5*x**2)
def int_test(a,b):
# a and b are the lower and upper bounds of the integration
return sp.integrate.quad(integrand,a,b)
当设定(a,
我试着找出,如何工作。
public class UnPoint
{
public int X, Y;
public float x, y;
public float v;
public static float X_MIN = -1f;
public static float X_MAX = 1f;
public static float Y_MIN = 0f;
public static float Y_MAX = 1f;
public UnPoint(int XX, int YY, int w, int h)
我有一些C OpenMP代码,它使用中点规则近似于sin(x)+1的积分。当我有一个或两个线程时,代码可以工作,但是当我得到两个以上的线程时,近似是不正确的。下面是我的密码。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>
int main(){
int numPartitions = 10;
double interval = 0, integral = 0, a = 0, b = 0;
int i = 0, j = 0, tid=0;
int
这更像是一个统计问题,因为代码运行良好,但我正在学习python中的回归建模。下面有一些关于statsmodel的代码来创建一个简单的线性回归模型:
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ng = pd.read_csv('C:/Users/ben/ngDataBaseline.csv', thousands=',', index_col='Date', parse_dates=Tr