我又很难用剪贴画--学习剪影系数。(第一个问题是:)。我做了一个非常不平衡的聚类,但是有很多个体,所以我想使用剪影系数的抽样参数。我想知道次抽样是否是分层的,也就是关于集群的抽样。我以虹膜数据集为例,但我的数据集要大得多(这就是为什么我需要抽样)。我的代码是:
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import *
iris = datasets.load_iris()
col = iris.feature_names
name = iris.target_names
X = pd.DataFrame(iris.data, colu
我想得到一个lm的引导t值和引导p值。我有下面的代码(基本上是从一篇论文中复制的),它可以工作。
# First of all you need the following packages
install.packages("car")
install.packages("MASS")
install.packages("boot")
library("car")
library("MASS")
library("boot")
boot.function <- function(data
我正在编写一个应用程序,用内置麦克风在iPhone 6上录制单声道音频。当配置为8000 Hz时,这些应用程序可以正常工作。这是密码
// Set up audio session
let session = AVAudioSession.sharedInstance()
// Configure audio session
do {
try session.setCategory(AVAudioSessionCategoryPlayAndRecord)
var recordSettings = [String:AnyObje
我对python的编码很陌生,我希望从理论上知道的数据集中获取参数,这些数据很可能是t分布的。我尝试的第一个方法是使用t.fit()。为了再次检查结果,我还使用了st.stats.describe(),并注意到我得到了不同的结果。我还使用t.stats()来获取"mvsk“时刻。我不知道不同的函数是做什么的,什么结果值得信任。这些参数稍后将用于蒙特卡罗模拟。有人能解释一下不同的方法吗?我做错了什么?
import numpy as np
from scipy.stats import norm,t
import scipy.stats as st
import pandas as pd
阿海。我的任务是提高 sample.py的性能,作为一项实践活动。
我已经把代码的一部分算出来了。它还包括一个PCG随机生成器,它迄今为止已经提高了大约20秒的性能(从72s下降),以及优化打印输出(使用一个基本的c函数,而不是python的write())。
这一切都很好,但除了这些修复,我想优化循环本身。
基本功能,如bit.ly的sample.py中所示
def run(sample_rate):
input_stream = sys.stdin
for line in input_stream:
if random.randint(1,100) <
无法从MAC上的终端导入lxml。得到下面的错误
错误:
python
Python 2.7.14 (v2.7.14:84471935ed, Sep 16 2017, 12:01:12)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from lxml import etree
Traceback (m