摘要：rvs:随机变量pdf：概率密度函数cdf：累计分布函数sf：残存函数（1-CDF）ppf：分位点函数（CDF的逆）isf：逆残存函数（sf的逆）stats:返回均值，方差，（费舍尔）偏态，（费舍尔）峰度。moment:分布的非中心矩。 阅读全文

摘要：1、信息熵： 一个随机变量 X 可以代表n个随机事件，对应的随机变为X=xi, 那么熵的定义就是 X的加权信息量。 H(x) = p(x1)I(x1)+...+p(xn)I(x1) = p(x1)log2(1/p(x1)) +.....+p(xn)log2(1/p(xn)) = -p(x1)log2 阅读全文

摘要：dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',sep='?')#使用?分隔需要保存的数据，如果不写，默认是, dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',na_rep='NA') #确实值保存为NA，如果不写，默认是空 dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Resul... 阅读全文