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  2016年8月11日
摘要: Q Q图主要可以用来回答这些问题: 1. 两组数据是否来自同一分布 PS :当然也可以用 KS检验 ,利用python中 "scipy.stats.ks_2samp函数" 可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断。 2. 两组数据的尺度范围是否一致 3. 两组数据是否有类似的分布形状 阅读全文
posted @ 2016-08-11 22:47 Arkenstone 阅读(17000) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 利用 2. 利用lambda函数 阅读全文
posted @ 2016-08-11 20:30 Arkenstone 阅读(11699) 评论(0) 推荐(1) 编辑
  2016年8月2日
摘要: 在很多python脚本中在最后的部分会执行一个判断语句 ,之后还可能会有一些执行语句。那添加这个判断的目的何在? 在python编译器读取源文件的时候会执行它找到的所有代码,而在执行之前会根据当前运行的模块是否为主程序而定义变量__name__的值为__main__还是模块名。因此,该判断语句为真的 阅读全文
posted @ 2016-08-02 03:55 Arkenstone 阅读(32854) 评论(3) 推荐(6) 编辑
摘要: a. 利用sys.stdout将print行导向到你定义的日志文件中,例如: b. 利用logging模块(规范化日志输出,推荐!!) 由于logging模块的功能比较多,下面就放一些文档里介绍的简单的例子,更详细具体的用法请戳 "这里" |需求|最好的实现方式| |: :|: :| |故障调查或者 阅读全文
posted @ 2016-08-02 03:17 Arkenstone 阅读(39965) 评论(0) 推荐(3) 编辑
  2016年7月22日
摘要: 在python的函数中经常能看到输入的参数前面有一个或者两个星号:例如 这两种用法其实都是用来将 任意个数 的参数导入到python函数中。 单星号(\ ): agrs 将所以参数以 元组(tuple) 的形式导入: 例如: 双星号(\ \ ):\ \ kwargs 将参数以 字典 的形式导入 此外 阅读全文
posted @ 2016-07-22 14:49 Arkenstone 阅读(44923) 评论(1) 推荐(10) 编辑
  2016年6月23日
摘要: 1. 计算给出两个时间之间的时间差 2. 获取n天前的时间 3. 将给定的时间精确到天或者其他单位 4. 获取一连串的时间序列(返回list) 或者 5. 将时间字符串转化为datetime类型 6. 将时间类型转化为字符串类型 参考: https://docs.python.org/2/libra 阅读全文
posted @ 2016-06-23 00:44 Arkenstone 阅读(12773) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False),具体配置可参见 "这里" ,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。 这里需要强调的是使用该函数的场景: 阅读全文
posted @ 2016-06-23 00:15 Arkenstone 阅读(3553) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2016年6月22日
摘要: 在导入文件的时候,Python只搜索当前脚本所在的目录,加载(entry point)入口脚本运行目录和sys.path中包含的路径例如包的安装地址。所以如果要在当前脚本引用其他文件,除了将文件放在和脚本同一目录下,还有以下几种方法, 1. 将文件所在位置添加到sys.path中 2. 在文件目录下 阅读全文
posted @ 2016-06-22 23:57 Arkenstone 阅读(77810) 评论(0) 推荐(4) 编辑
  2016年5月16日
摘要: Kolmogorov Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x) g(x)|,当实际观测值D D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t 检验之类的其他方法不同是K 阅读全文
posted @ 2016-05-16 00:40 Arkenstone 阅读(251883) 评论(3) 推荐(7) 编辑
  2016年5月8日
摘要: 1.使用Pearson积差相关系性进行检验的话可以判断两个变量之间的相关性是否显著以及相关性的强度 显著性检验 (significant test) 连续变量 vs 类别变量 (continuous variable VS nominal variable): ANOVA检验(R中可使用aov函数) 阅读全文
posted @ 2016-05-08 23:02 Arkenstone 阅读(16289) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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