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詹惠儿

python中如何进行T检验

T检验主要分为单样本T检验和双样本T检验。1. 单样本t检验：检验总体均值的值scipy.stats.ttest_1samp()测试数据的总体平均值是否可能等于给定值。它返回T统计量和p值：>>> stats.ttest_1samp(data['VIQ'], 0) (...30.088099970..., 1.32891964...e-28) 如果p值为10 ^ -28

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詹惠儿

Rstudio报错时有哪些解决方法呢？

RStudio终端中的错误显示为红色。以下是一些最常见的错误以及如何解决这些错误：Error: object 'foo' not found （foo任何名字在哪里）。您试图访问不存在的变量。你可能有拼写错误的变量名称错误地将变量名称大写（R区分大小写！）忘记在第一个位置运行定义变量的行，或者在该行上遇到错误。Error: could not find function "foo"

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詹惠儿

Rstudio安装包出错主要有什么错误？

很多人在R中安装包时会报错，报错信息也比较模糊，不知该从何入手。如果您无法在RStudio中安装软件包，则应该检查下是否出现下列一些常见问题：1. 你能在R中安装软件包吗？如果您遇到问题，我们建议您尝试在R（在RStudio之外）安装软件包，看看是否能够这样做。如果没有，请检查以下可能的解决方案。2. 包可用吗？确保程序包可通过CRAN或其他存储库使用，您正确拼写程序包的名称，并且它可用于

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wangjuju123

要检查特定的值是否包含在序列中，可使用运算符in。这个运算符与前面讨论的运算符（如乘法或加法运算符）稍有不同。它检查是否满足指定的条件，并返回相应的值：满足时返回True，不满足时返回False。这样的运算符称为布尔运算符，而前述真值称为布尔值。布尔表达式将在5.4节详细介绍。下面是一些in运算符的使用示例：>>> permissions = 'rw'>>> 'w' in permis

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wangjuju123

将序列与数x相乘时，将重复这个序列x次来创建一个新序列：>>> 'python' * 5'pythonpythonpythonpythonpython'>>> [42] * 10[42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42]None、空列表和初始化空列表是使用不包含任何内容的两个方括号（[]）表示的。如果要创建一个可包含10个元素的列表，但没有任何有

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wangjuju123

可使用加法运算符来拼接序列。>>> [1, 2, 3] [4, 5, 6][1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> 'Hello,' 'world!''Hello, world!'>>> [1, 2, 3] 'world!'Traceback (innermost last):File "", line 1, in ?[1, 2, 3] 'wor

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wangjuju123

更大的步长

执行切片操作时，你显式或隐式地指定起点和终点，但通常省略另一个参数，即步长。在普通切片中，步长为1。这意味着从一个元素移到下一个元素，因此切片包含起点和终点之间的所有元素。>>> numbers[0:10:1][1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]在这个示例中，指定了另一个数。你可能猜到了，这显式地指定了步长。如果指定的步长大于1，将跳过一些元素。例如，步长为2

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wangjuju123

除使用索引来访问单个元素外，还可使用切片（slicing）来访问特定范围内的元素。为此，可使用两个索引，并用冒号分隔：>>> tag = 'Python web site'>>> tag[9:30]'http://www.python.org'>>> tag[32:-4]'Python web site'如你所见

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wangjuju123

序列中的所有元素都有编号——从0开始递增。你可像下面这样使用编号来访问各个元素：>>> greeting = 'Hello'>>> greeting[0]'H'注意字符串就是由字符组成的序列。索引0指向第一个元素，这里为字母H。不同于其他一些语言，Python没有专门用于表示字符的类型，因此一个字符就是只包含一个元素的字符串。这称为索引（indexing）。你可使用索引来获取元素。

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wangjuju123

Python内置了多种序列，本章重点讨论其中最常用的两种：列表和元组。另一种重要的序列是字符串，将在下一章更详细地讨论。列表和元组的主要不同在于，列表是可以修改的，而元组不可以。这意味着列表适用于需要中途添加元素的情形，而元组适用于出于某种考虑需要禁止修改序列的情形。禁止修改序列通常出于技术方面的考虑，与Python的内部工作原理相关，这也是有些内置函数返回元组的原因所在。在你自己编写程

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wangjuju123

Python长字符串

有一些独特而有用的字符串表示方式。例如，有一种独特的语法可用于表示包含换行符或反斜杠的字符串（长字符串和原始字符串）。对于包含特殊符号的字符串，Python 2还提供了一种专用的表示语法，结果为Unicode字符串。这种语法现在依然管用，但是多余，因为在Python 3中，所有的字符串都是Unicode字符串。Python 3还引入了一种新语法，用于表示大致相当于老式字符串的字节对象。你将

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wangjuju123

字符串表示str 和repr

Python打印所有的字符串时，都用引号将其括起。你可能通过前面的示例发现了这一点。这是因为Python打印值时，保留其在代码中的样子，而不是你希望用户看到的样子。但如果你使用print，结果将不同。>>> "Hello, world!"'Hello, world!'>>> print("Hello, world!")Hello, world!如果再加上表示换行符的编码\n，差别将更

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wangjuju123

拼接字符串

为处理前述不太正常的示例，来看另一种表示这个字符串的方式：>>> "Let's say " '"Hello, world!"''Let\'s say "Hello, world!"'我依次输入了两个字符串，而Python自动将它们拼接起来了（合并为一个字符串）。这种机制用得不多，但有时候很有用。然而，仅当你同时依次输入两个字符串时，这种机制才管用。>>> x = "Hello, ">>

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wangjuju123

单引号字符串以及对引号转义

与数一样，字符串也是值：>>> "Hello, world!"'Hello, world!'在这个示例中，有一点可能让你颇感意外：Python在打印字符串时，用单引号将其括起，而我们使用的是双引号。这有什么差别吗？其实没有任何差别。>>> 'Hello, world!''Hello, world!'这里使用的是单引号，结果却完全相同。既然如此，为何同时支持单引号和双引号呢？因为在有

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阿抽哥哥

tensorflow版本号不对

为啥找不到对应的tensorflow版本？此时对应的Python版本为3.7.0：方法一：目前tensorflow不支持win7的3.7.x，需要重新安装3.6.x的版本再pip install一下。方法二：去找一些对应版本的tensorflow，安装其指定版本，例如网站：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ，在里边找到ten

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啊啊啊啊啊吖

字符串在Python里的操作

字符串可以用单引号或者双引号标注分隔出来（但引号需要配对，即单引号对单引号，双引号对双引号）：single_quoted_string = 'data science'double_quoted_string = "data science"Python 用反斜线来为特殊字符编码。比如：tab_string = "\t" # 表示tab字符len(tab_string) # 是1

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啊啊啊啊啊吖

Python里的矩阵

矩阵是一个二维的数据集合。我们将矩阵表示为列表的列表，每个内部列表的大小都一样，表示矩阵的一行。如果 A 是一个矩阵，那么 A[i][j] 就表示第 i 行第 j 列的元素。按照数学表达的惯例，我们通常用大写字母表示矩阵。例如：A = [[1, 2, 3], # A有2行3列[4, 5, 6]]B = [[1, 2], # B有3行2列[3, 4],[5, 6]]在数学中，矩阵的

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啊啊啊啊啊吖

Python机器学习库笔记整理

在Pthon下做机器学习，需要科学计算包和绘图库的支持，科学计算则是NumPy或SciPy，似乎NumPy更流行些。画图工具包则必定为matplotlib。这些都是开源、免费使用的，选择这些库主要的原因是做线性代数中的矩阵计算极为便利，而且效率比自己开发高的多。（1）scikit-learn [http://scikit-learn.org/] Python下做机器学习，首推s

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PGC123

pandas如何统计每个变量的缺失值比例？

pandas如何统计每个变量的缺失值比例？拿到一个数据的时候我们往往需要知道各个变量的缺失值比例，那如何快速的统计出缺失比例呢？我们可以使用pandas 的 isnull（）函数来得到一个新的Dataframe,其中是空值的为True，非空的为False 然后使用sum()函数求出每列缺失值数量（求和的时候True代表1，False代表0），并除以总数量。这样就得到每列

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啊啊啊啊啊吖

逻辑回归的Python实现

需要：sigmoid函数、模型主体、参数初始化、基于梯度下降的参数更新训练、数据测试与可视化展示。先定义一个 sigmoid 函数：import numpy as npdef sigmoid(x): z = 1 / (1 + np.exp(-x)) return z定义模型参数初始化函数：def initialize_params(dims):

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