我画了如下指数分布的直方图。如何在此直方图的顶部添加拟合线。
from scipy.stats import expon
import matplotlib.pyplot as plt
data_expon = expon.rvs(size=1000,scale=1,loc=0)
# the histogram of the data
plt.hist(data_expon, 100, density=True, facecolor='r', alpha=0.75)
plt.xlabel('exponential')
plt.ylabel('PDF
我有以下形式的数据:
a b c d.
e f g h.
i j k l.
m n o p.
现在,我想将每一行与一个介于0和1之间的附加属性相关联。例如,我希望以以下方式关联附加属性(位于0和1之间):
a b c d 0.5.
e f g h 0.4.
i j k l 0.65.
m n o p 0.78.
我想根据均匀分布、高斯分布、指数分布来生成属性。对于均匀分布,我可以使用类似s= np.random.uniform(-1,0,1000)的numpy.random.uniform生成分布。但我不确定如何生成高斯分布和指数分布。如果有人能举例说明如何根据高斯和指数分布生成数据并将其与我
考虑整数除法
a = bq + r
其中a,b,q,r分别为:被除数,除数,商和余数。特别是当b=0时,对于给定的a,不存在满足方程的唯一q,因此在这种情况下商q应该是未定义的。
然而,在这种情况下,确实存在唯一的r,即r= a。在商和余数总是一起定义的前提下,每当q未定义时,就会得出r不定义,但在编程中,我们经常希望使用余数运算%而不考虑除法/。我实际上遇到了一个我想要if b == 0 then a else a % b end的情况。
在任何编程语言中,是否存在与%相同的运算符,但在除数为0时返回被除数而不是零除错误?
大多数(或所有)编程语言为% 0返回零除错误有什么原因吗
我正在生成一个随机的数据样本,并使用scipy.stats.norm.fit绘制其pdf,以生成我的loc和scale参数。 我想看看如果我只使用numpy计算平均值和标准差,而不进行任何实际拟合,我的pdf会有多大的不同。令我惊讶的是,当我绘制两个pdf并打印两组µ和std时,我得到的结果完全相同。所以我的问题是,如果我只需要计算样本的平均值和标准差,并且仍然可以得到相同的结果,那么norm.fit的意义是什么? 这是我的代码: import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
我听说R是一种函数式编程语言,所以我决定尝试一下统计计算。我熟悉Scala和F#中的函数式编程范例,在这两种语言中,都有一个叫做“模式匹配”的简洁特性,您可以这样做:
object Matcher extends App {
class A
class B extends A
class C extends A
class D(one: A, two: A) {
def work {
(one, two) match {
case (o: B, t: B) => println("B")
case