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2018-7-18pythoh中函数的参数，返回值，变量，和递归

**************************************************************                                  函数中的参数的初级和返回值...： 技术文档中[]方括号里面的东西表示可选的 参数：函数运行需要的数据   如果没有参数会提示：missing 1 required positional, 函数的两个要点，参数和返回值： 1.如果函数有参数在调用执行函数的时候要把参数写里面...，需要用返回值时要定义一个变量接收返回值，如果不接收的话返回值不会打印出来，如： def check():    print("表演人：")    name="songanhua "    return...name a=check()                #变量a用于接收函数的返回值 print("检查到的人是%s"%a) 执行到return时函数就自动结束 *************...*是指解包列表，在实参字典前加两个*是指解包字典 #1.可变参数:在普通形参前面加一个*则变成可变参数，可以接收0-N个参数，以元组的形式展示出来 # def test(*args): #

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一次关闭所有Activity和连续点击两次返回键关闭程序的方法

最近有人问我怎么样一次关闭应用程序里所有的Activity的方法，有人说用队列存储的方式，关闭的时候，一个一个的取出再Finish掉。其实个人认为最好的方法就是通过广播的方式来进行。...方法如下 建立一个父类 首先就是建立一个父类，让所有的activity继承父类，这样就不用每次都去注册广播，只要在父类注册好就行了，代码如下： package net.loonggg.test; import...我相信这种思路大家都能看懂，现在我们再来讲一下连续点击两次返回键退出应用程序的方法。...方法如下 /** * 记录标记时间 */ private long exitTime = 0; @Override public boolean onKeyDown(int keyCode..., KeyEvent event) { if (KeyEvent.KEYCODE_BACK == keyCode) { // 判断是否在两秒之内连续点击返回键，是则退出，否则不退出 if (System.currentTimeMillis

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C#7.0之ref locals and returns (局部变量和引用返回,之前欠大家的,现在补上)

首先我们知道 ref关键字是将值传递变为引用传递 那么我们先来看看ref locals(ref局部变量) 列子代码如下: static void Main(string[] args)...ref int x1 = ref x; //注意这里,我们通过ref关键字 把x赋给了x1 x1 = 2; Console.WriteLine($"改变后的变量...接下来我们看看ref  returns (ref引用返回) 这个功能其实是非常有用的,我们可以把值类型当作引用类型来进行return 老规矩,我们举个栗子,代码如下: 很简单的逻辑..获取指定数组的指定下标的值...ref返回引用类型,在重新赋值, arr数组中的值,相应也改变了....总结一下:ref关键字很早就存在了,但是他只能用于参数,这次C#7.0让他不仅仅只能作为参数传递,还能作为本地变量和返回值了 好了,就这么多. 谢谢大家的捧场

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数据分析|R-描述性统计

常见描述性统计可以通过最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值，均值、众数、标准差、极差等查看数据的分布和离散程度；通过偏度（数据分布形态呈现左偏或右偏）和峰度（分布形态呈现尖瘦或矮胖）等查看数据的正态与否...下面简单的介绍如何使用R实现数值型变量的上述统计量。 1 基础包中summary()函数 可得到数值型变量的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。...#使用自带的mtcars数据集，选择mpg,disp和hp三个数值型变量进行分析。...:335.0 2 psych包中describe()函数 可得到非缺失值的个数、均值、标准差、中位数、截尾平均数、绝对中位差、最小值、最大值、极差、偏度、丰度和平均值的标准误 #install.packages...R包的结果一致，而且可以根据自己的需求选择返回值。

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python scipy.stats计算单样本假设检验(1 sample test)

单样本检验：检验单个变量的均值与目标值之间是否存在差异，如果总体均值已知，样本均值与总体均值之间差异的显著性检验属于单样本假设检验。...例如：火箭班学生2019年高考成绩698分，2020年的每个人成已知[*,*,*,*,...........]，求2020年的成绩和2019年的高考成绩是否有显著差别。...返回的第一个值t是假设检验计算出的t值 第二个值是p是双尾检验p值。因为scipcy计算出的是双尾检验的t值和p值，如果要求左尾检验， 根据对称性，双尾检验的的p值对应单尾的2倍。'''...b=样本平均值-t_ci*标准误差''' ''' 查找t表格获取95%的置信区间，自由度df=n-1对应的t值''' t_ci=2.262 #使用scipy计算标准误差 se=stats.sem(dataSer...) #置信区间上下限 mean=dataSer.mean() print('平均值为：',mean) a=mean-t_ci*se #上限 b=mean+t_ci*se #下限 print('单个平均值的置信区间

2.2K10

「R」如何汇总数据

问题 你想要按照组别总结你的数据（均值、标准差等等）。 方案 有三种方法描述基于一些特定变量的分组数据，然后对每一组使用总结函数（像均值、标准差等等）。...假设你有以下数据并想求得每一组样本大小、均值的改变、标准差以及均值的标准误，而这里的组别是根据性别和条件指定的：F-placebo, F-aspirin, M-placebo和 M-aspirin。...它可以干以下的事情： 寻找均值、标准差和计数 寻找均值的标准误（强调，如果你处理的是被试内变量这可能不是你想要的） 寻找95%的置信区间（也可以指定其他值） 重命令结果数据集的变量名，这样更方便后续处理...，它是通过summaryBy实现的） 不像我们刚才手动地指定想要的值然后计算标准误，这个函数可以自动处理所有的细节。...它可以干以下的事情： 寻找均值、标准差和计数 寻找均值的标准误（强调，如果你处理的是被试内变量这可能不是你想要的） 寻找95%的置信区间（也可以指定其他值） 重命令结果数据集的变量名，这样更方便后续处理

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R in action读书笔记（5）-第七章：基本统计分析

:5.424 summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻 辑型向量的频数统计 apply()函数或sapply()函数计算所选择的任意描述性统计量。...()函数可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、 分位数，以及五个最大的值和五个最小的值 通过Hmisc包中的describe()函数计算描述性统计量: >describe(mtcars[...若basic=TRUE（默认值），则计算其中所有值、空值、缺失 值的数量，以及最小值、最大值、值域，还有总和。...最后，若norm=TRUE（不是默认的），则返回正态分布统计量，包括偏度和峰度（以及它们 的统计显著程度）和Shapiro–Wilk正态检验结果。...()函数可计算和describe相同的描述性统计量，只是按照一个 或多个分组变量分层，使用psych包中的describe.by()分组计算概述统计量.

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R语言基础

R基础概念及数据类型重要提示1.Tab键可以补全函数、变量名、指定数据框的行名列名等，能够有效避免错误输入与提高效率2.只有赋值才会使变量发生变化，没有赋值R只是单纯展示出数据3.在R中，Error是唯一代表错误的...，即向量有多少个元素class()判断向量的数据类型*向量可以有元素名称，元素名称不是向量的数据，可用names()函数给向量指定元素名称**向量内所有元素数据类型必须相同，否则会强制转换向量的生成1....中的数据是否为1，返回对应长度的逻辑值向量se %in% c(1,2) #交叉判断se中是否有1或3，有则输出T，反之输出Fpaste0(rep("student",times=3),se) #将两个向量的字符一一拼接...#由于循环补齐，paste0(rep("student"),se)输出同样结果paste(rep("student"),se,sep = "") #paste0默认连接的字符无间隔，paste可以指定间隔...);se #若设置的步长无法到达终点，取到达终点的前一个数[1] 1 3 5> #上式可简化为seq(1,5,2)> se==1 #逐一判断se中的数据是否为1，返回对应长度的逻辑值向量[1] TRUE

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(PyStan)零售价格贝叶斯策略建模（上）

测量价格是运输条件（买方支付运费或卖方支付运费）和总价格的函数。 最后，我们对产品价格参数的估计可以看作是一种预测。 简单地说，我们使用的自变量是：类别名称和运输。因变量是：价格。...我们感兴趣的是样本参数的这些估计值的平均值。 b0 = alpha=跨类别平均价格 m0 = beta=价格的平均变化，随运费支付方的变化而变化 我们现在可以可视化这个池化模型与观测数据的吻合程度。...Stan模型中使用的变量，然后将数据、参数和模型传递给Stan。...Pooled和unpooled估计值的比较 我们可以对所有类别的汇总和未汇总估计值进行直观的比较，我们将展示几个例子，我特意选择了一些产品较多的类别，以及一些产品很少的类别。...这是集合（所有类别的平均值）和未合并（类别级别的平均值）之间的折衷，并近似未合并类别估计值和合并估计值的加权平均值(按样本大小)，公式为: ? ?

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AB试验（六）AB实验常见知识点的Python计算

) plt.show() output_12_0 指标波动置信区间 概率类指标置信区间=样本均值z分数*标准误差（SE） # 计算概率类指标置信区间 def prob_cal_ci(p, n,...=np.std(bs_result) # 输出多次抽样均值的标准差，即抽样均值标准误 return ([l,r], se) bootstrap_cal_ci(bt, scale=10000)...这里目的是验证特征分布的一致性，暂不考虑实际业务场景 整体上看实验、对照组在各特征上的分布接近 样本相似性校验 卡方检验 通过列联表检验不同离散变量对分组是否有影响 将连续变量分箱为离散变量 # 连续变量离散化...在建模中，我们常用来筛选特征变量、评估模型稳定性 可以用来衡量两个分布的差异有多大，当两个随机分布完全一样时，PSI = 0；反之，差异越大，PSI越大。...device 0.000003 age 0.001624 activeDays 0.007159 dtype: float64 总结 本文基本涵盖了A/B实验过程中的所有计算

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Python数据科学：正态分布与t检验

昨天介绍了两连续变量的相关分析，今天来说说连续变量与分类变量(二分)之间的检验。 通俗的来讲，就是去发现变量间的关系。 连续变量数量为一个，分类变量数量为两个。 总体：包含所有研究个体的集合。...样本：经过抽样总体中的部分个体。 均值：变量的数值之和除以变量的个数。 极差：变量的最大值与最小值之差。 方差，标准差反映数据的离散程度，其值越大，数据波动越大。...区间估计：不同于点估计，能够提供待估计参数的置信区间和置信度。 区间估计用到了中心极限定理，表现为如果抽样多次，每次抽样都有一个均值，产生的多个均值服从正态分布。...就可以利用正态分布的性质，推断出样本均值出现在某区间范围的概率。 正态分布：关于均值左右对称的，呈钟形。且均值和标准差具有代表性。均值=中位数=众数。...# 标准差 se = df.score.std() / len(df) ** 0.5 # 均值下限 LB = df.score.mean() - 1.98 * se # 均值上限 UB = df.score.mean

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每日前端夜话(0x02)：ECMAScript 2016,2017和2018中所有新功能的示例（下）

每天晚上准时推送 前文链接：ECMAScript 2016,2017和2018中所有新功能的示例（上） ? ECMAScript目前正在最终草案中，将于2018年6月或7月结束。...下面介绍的所有功能都在第4阶段，并将成为ECMAScript 2018的一部分。 1.共享内存和Atomics 这是一个巨大的，非常先进的功能，是JS引擎的核心增强功能。...，或者替换变量，例如['Raja']，作为参数进入自定义函数（例如greet），并从该自定义函数返回您想要的任何内容。...不过在ES2018中，只需要Tagged函数返回一个具有“cooked”属性（赋值为“undefined”）和“raw”属性（ 你想要的任何内容）的对象即可。...（ECMAScript 2018 — showing \p） 同样，Unicode数据库将Script_Extensions（和Script）属性下的所有希腊字符组合为希腊语。

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数据科学 IPython 笔记本 六、SciPy 统计推断

我使用来自行为风险因素监测系统（BRFSS）的数据，来估计美国成年女性和男性的身高的平均值和标准差（cm）。 我将使用scipy.stats.norm来表示分布。结果是一个rv对象（代表随机变量）。...样本的均值和标准差接近总体均值和标准差，但不准确。...，我们可以计算任何样本统计量的抽样分布，从中我们可以计算 SE 和 CI。...1.29095098626 90% CI [ 15.13442137 19.27452588] ''' 第三部分 我们可以扩展这个框架来计算 SE 和 CI，来获得均值的差。...live, firsts, others = first.MakeFrames() 我们感兴趣的表观效应是均值的差异。其他示例可能包括变量之间的相关性或线性回归中的系数。

76430

每日前端夜话(No.0x01)——ECMAScript 2016,2017和2018中所有新功能的示例（上）

Object.values() Object.values()是一个与Object.keys()类似的新函数，不过它返回的是Object自身属性的所有值，不包括原型链中的任何值。 ?...Object.entries() Object.entries()与Object.keys相关，但它并不是仅返回键，而是以数组方式返回键和值。...3.1 padStart 示例: 下面的示例中列出了不同长度的数字。 我们希望前置“0”，以便在显示时所有项目都具有相同的10位长度。 使用padStart(10, '0')轻松实现这一目标。 ?...Object.getOwnPropertyDescriptors 此方法返回给定对象的所有属性的全部详细信息（包括getter方法 get和 setter方法 set）。...** Object.assign用于浅层拷贝除了原始源对象的getter和setter函数之外的所有细节。

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kaggle实战-肿瘤数据统计分析

0 radius_se 0 texture_se 0 perimeter_se 0...area_se 0 smoothness_se 0 compactness_se 0 concavity_se...一般规定为： <0.2：效应小 [0.2,0.8]：中等效应 >0.8：大效应 在这里分析的是良性和恶性肿瘤的radius_mean的值差异性 In [16]: diff = data_m.radius_mean.mean...；也和之间的结论吻合：良性肿瘤和恶性肿瘤的半径均值彼此间差异大 分析7：两两变量间的关系 两个变量 使用散点图结合柱状图来表示 In [17]: plt.figure(figsize = (15,10)...皮尔逊相关系数在求解的时候，需要变量之间是线性的，且大体上是正态分布的 但是如果当数据中存在异常值，或者变量的分布不是正态的，最好不要使用皮尔逊相关系数。 在这里采用基于斯皮尔曼的排序相关系数。

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R中进行Lasso回归模型分析

y，并进行中心化（减去平均值），转换为矩阵格式。...X % select(-mpg) %>% as.matrix() # 从mtcars中选取除mpg外的所有列作为预测变量X，并转换为矩阵格式。...这个自动生成的序列旨在覆盖从最大值（在该lambda下，所有系数均为零）到足够小的值（几乎所有的系数都不会被压缩到零）的范围。...standardize = TRUE意味着在模型拟合前将预测变量标准化（减去均值并除以标准差） nfolds = 10指定了进行10折交叉验证。...选择哪一个取决于你对模型复杂度和预测准确性之间的权衡。如果偏好更简单的模型（可能牺牲一些准确性），可以选择lambda.1se；如果目标是最小化预测误差，那么lambda.min是更好的选择。

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