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  1. bayes实现水果分类（python，包含数据集）

  2. 使用bayes算法实现水果分类，附件中包含数据集 #根据测试数据进行提取数据特征， 分类，求方差，均值，然后对每类进行特征值提取

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-09-25
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_37885745

  1. year.py求每年的平均值

  2. 利用python可以获得气温和降水月数据来计算气温和降水数据的逐年平均值，从而简化数据处理过程，最终获得某一时间段内气温和降水的均值。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-06-07
    • 文件大小：673byte
    • 提供者：lhl0922wqqw

  1. python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：26kb
    • 提供者：weixin_38724919

  1. python的列表List求均值和中位数实例

  2. 主要介绍了python的列表List求均值和中位数实例，具有很好对参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：weixin_38661939

  1. python求numpy中array按列非零元素的平均值案例

  2. 主要介绍了python求numpy中array按列非零元素的平均值案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_38733885

  1. python求一组曲线或一条波的顶点

  2. 主要用pyhon技术实现求一条或多条曲线极大点或极小点，也可以是波峰波谷。均值线都可求出，利用求导实现。也可以展示多条曲线在一个坐标系中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：958byte
    • 提供者：WEWEI_

  1. Python求均值,方差,标准差的实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python求均值,方差,标准差的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：23kb
    • 提供者：weixin_38623707

  1. k-means 聚类算法与Python实现代码

  2. k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心，把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类，得到一次聚类，再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类，迭代n次得到最终结果分步解析 一、初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器，选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器，第三、四、、、N个同理，为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二、迭代聚类 依次把集合里的元素与距离最近的聚类中心分为一类，放到对应该聚类中心的新的容器，一次聚类完成后求出新容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38674223

  1. Kmeans均值聚类算法原理以及Python如何实现

  2. 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心，什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示： 第二步.根据距离进行分类 红色和蓝色的点代表了我们随机选取的质心。既然我们要让这一堆点的分为两堆，且让分好的每一堆点离其质心最近的话，我们首先先求出每一个点离质心的距离。假如说有一个点离红色的质心比例蓝色的质心更近，那么我们则将这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：369kb
    • 提供者：weixin_38566180

  1. Python简单计算数组元素平均值的方法示例

  2. 本文实例讲述了Python简单计算数组元素平均值的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： Python 环境：Python 2.7.12 x64 IDE ：     Wing IDE Professional  5.1.12-1 题目：  求数组元素的平均值 实现代码： # coding:utf-8 #求数组元素的平均值 a=[1,4,8,10,12] b=len(a) sum=0 print "软件开发网测试结果：" print "数组长度为：",b for i in a: sum=su

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：weixin_38597300

  1. Python科学计算（Numpy基础练习题）

  2. Numpy 练习题 1、arr11 = 5-np.arange(1,13).reshape(4,3), 计算所有元素及每一列的和；对每一 个元素、每一列求累积和；计算每一行的累计积；计算所有元素的最小值；计算 每一列的最大值；计算所有元素、每一行的均值；计算所有元素、每一列的中位 数；计算所有元素的方差，每一行的标准差。 import numpy as np arr11 = 5-np.arange(1,13).reshape(4,3) a = np.sum(arr11) #计算所有元素的和 b

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38595606

  1. Python时间序列–滑动窗口（三）

  2. 滑动窗口 滑动窗口就是能够根据指定的单位长度来框住时间序列，从而计算框内的统计指标。相当于一个长度指定的滑块正在刻度尺上面滑动，每滑动一个单位即可反馈滑块内的数据。 滑动窗口的意义 为了提升数据的准确性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断，这个区间就是窗口。例如想使用2020年1月1日的一个数据，单取这个时间点的数据当然是可行的，但是太过绝对，有没有更好的办法呢？可以选取2019年12月16日到2020年1月15日，通过求均值来评估1月1日这个点的值，2019-12-16

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_38502292

  1. python的列表List求均值和中位数实例

  2. 我就废话不多说了，直接上代码吧！ import numpy as np a = [2,4,6,8,10] average_a = np.mean(a) median_a = np.median(a) 知识补充：python–寻找两个列表的中位数 题目描述： 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。 请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。 示例 1: num

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_38604916

  1. 基于python进行抽样分布描述及实践详解

  2. 本次选取泰坦尼克号的数据，利用python进行抽样分布描述及实践。 备注：数据集的原始数据是泰坦尼克号的数据，本次截取了其中的一部分数据进行学习。Age:年龄，指登船者的年龄。Fare:价格，指船票价格。Embark:登船的港口。 1、按照港口分类，使用python求出各类港口数据 年龄、车票价格的统计量（均值、方差、标准差、变异系数等）。 import pandas as pd df = pd.read_excel('/Users/Downloads/data.xlsx',usecols

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：466kb
    • 提供者：weixin_38722052

  1. python笔记之mean()函数实现求取均值的功能代码

  2. 用法：mean(matrix,axis=0)  其中 matrix为一个矩阵，axis为参数 以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 举例： >>> import numpy as np >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：28kb
    • 提供者：weixin_38514620

  1. Python中axis=0和axis=1的理解

  2. \quad在看数据分析的时候，发现一个问题，之前对于axis的理解是0行1列。先看下面两个例子吧。 \quad从上述代码中，我们可以看到，data.mean(axis=1)是将data数据的行进行了求均值，而data.drop(“two”,axis=1)是按列进行了删除，那么到底axis=0和axis=1，是如何定义的呢？ \quad最简单的解释就是axis=0表示跨行，而axis=1表示跨列，即当axis=0时，我们沿着每一列或行标签向下执行，而axis=1时，我们沿着每一行或者列标签向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：115kb
    • 提供者：weixin_38514526

  1. Python求正态分布曲线下面积实例

  2. 正态分布应用最广泛的连续概率分布，其特征是“钟”形曲线。这种分布的概率密度函数为： 其中，μ为均值，σ为标准差。 求正态分布曲线下面积有3σ原则: 正态曲线下，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%，横轴区间（μ-1.96σ，μ+1.96σ）内的面积为95.449974%，横轴区间（μ-2.58σ，μ+2.58σ）内的面积为99.730020%。 求任意区间内曲线下的面积，通常可以引用scipy包中的相关函数 norm函数生成一个给定均值和标准差的正态分布，cdf(x)表示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_38723027

  1. 均值计算器：将3个数字作为输入的Kotlin和Python程序，求出均值，然后向该均值添加第4个数字-源码

  2. 均值计算器：将3个数字作为输入的Kotlin和Python程序，求出均值，然后向该均值添加第4个数字

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：143kb
    • 提供者：weixin_42121754

  1. Python求均值,方差,标准差的实例

  2. 如下所示： import numpy as np arr = [1,2,3,4,5,6] #求均值 arr_mean = np.mean(arr) #求方差 arr_var = np.var(arr) #求标准差 arr_std = np.std(arr,ddof=1) print(平均值为：%f % arr_mean) print(方差为：%f % arr_var) print(标准差为:%f % arr_std) 以上这篇Python求均值,方差,标准差的实例就是小编分享给大家的全部内容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：25kb
    • 提供者：weixin_38673694

  1. 基于Python——Kmeans聚类算法的实现

  2. 1、概述 本篇博文为数据挖掘算法系列的第一篇。现在对于Kmeans算法进行简单的介绍，Kmeans算法是属于无监督的学习的算法，并且是最基本、最简单的一种基于距离的聚类算法。 下面简单说一下Kmeans算法的步骤： 选随机选取K的簇中心（注意这个K是自己选择的） 计算每个数据点离这K个簇中心的距离，然后将这个点划分到距离最小的簇中 重新计算簇中心，即将每个簇的所有数据点相加求均值，将这个均值作为对应簇的新簇中心。 重复2、3步，直到满足了你设置的停止算法迭代的条件 注意：停止算法迭代的条件一般有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38543950
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