随笔分类 - Python
摘要：先前记录了使用R语言生成特定颜色的colorbar，具体链接为：https://www.cnblogs.com/sangf/p/13689854.html 。但当时生成的colorbar放大的时候，会发现颜色不是连续的。它其实是很多的矩形块。两个块之间会有很细微的断层。这里使用Python来实现同样
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摘要：直方图可以大致查看数据分布是否为正态。通常还需要将正态分布的曲线叠加在上面。 导入需要的包 import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt 定义生成均值为mu，方差为sigma的正态分布对应y值的函
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摘要：线性坐标在显示有较大区值范围的$x$和$y$时（$x$和$y$的取值范围有很大尺度的差异）不能很清楚地将两者的对应关系表现出来。对于函数$y=log_{10}x, x\in[1, 100000]$在线性坐标下如图一所示。 import matplotlib.pyplot as plt import
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摘要：ER随机网络全称为埃尔德什（Paul Erdos）-雷尼(Alfred Renyi)随机网络。生成该网络的算法描述如下： 从N个孤立节点开始； 选择一对节点，产生一个0-1之间的随机数。如果该随机数小于p，则这对节点之间放一条连接；否则，该节点对保持不连接； 对所有N(N-1)/2个节点对重复步骤2
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摘要：1. 前言 python读取nifti文件需要nibabel这个包，所以在第一次使用的时候需要安装它。命令是pip install nibabel. 2. 方法 2.1 读取 import nibabel as nib nii = nib.load('data.nii') data = nii.ge
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摘要：介绍 本文主要记录笔者在使用Python制作条形图中的一些脚本。 代码 # 导入数据 import pandas as pd df = pd.read_excel('demo.xlsx', header=0, sheet_name='Sheet1') df.head() # 导入相关包 import
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摘要：介绍 t检验需要满足的条件是独立性，正态性和方差齐性。独立性是指是样本中的数据之间是相互独立，互不影响的。正态性是指样本对代表总体呈正态分布。方差齐性是对于独立样本t检验而言的，意思是说两个独立样本所代表总体的方差是一致的。下面就通过一些简单的例子来说明如何操作。 正态性检验 如果数据之间没有明显的
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摘要：引言 通常我们在对多个变量进行统计分析的时候，结果的汇总和整理需要耗费大量的时间和精力，稍有不慎还有可能出现错误。因此在对多个变量统计分析的时候，使用自动化的脚本对结果进行整理和汇总就十分的方便了。 这里笔者使用Python当中的statsmodels模块，以方差分析为例进行演示和说明。 方差分析结
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摘要：1. 前言 在对 DICOM 数据预处理之前很重要的一步是将扫描得到的文件按照不同的扫描序列区分开来。DPABI和PANDA工具包中已经提供了相应的功能模块。但由于是集成的模块，不容易及逆行扩展和调整。这里我们使用 Python 来实现 DPABI 当中的 “DICOM Sorted” 模块的功能。
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