python经验正交函数 python生成正交矩阵
python中怎么添加正交表达式
text="男 23岁(1993年3月) 4年工作经验 大专 未婚"
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a=re.findall('工作经验 (.*?) 未婚',text,re.S)
print(a)
最全Python函数知识点,斯坦福教授耗时一月整理!
举例2:
运行结果:
运行结果:
定义:
调用:
我们经常在看别人的代码中,经常出现def(*args, **kwargs)这样的表现形式:
外部变量被改(x由100改为101):
内部变量外部也可用:
统计程序中的变量,返回的是个字典
结果:
lambda版本写法:
结果:
举例:
使用Python构造经验累积分布函数(ECDF)
对于一个样本序列 ,经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中 是一个指示函数,如果 ,指示函数取值为1,否则取值为0,因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。
根据格利文科定理(Glivenko–Cantelli Theorem),如果一个样本满足独立同分布(IID),那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。
首先定义一个类,命名为ECDF:
我们采用均匀分布(Uniform)进行验证,导入 uniform 包,然后进行两轮抽样,第一轮抽取10次,第二轮抽取1000次,比较输出的结果。
输出结果为:
而我们知道,在真实的0到1均匀分布中, 时, ,从模拟结果可以看出,样本量越大,最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值,因此格利文科定理得以证明。
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