摘要：
极大似然估计是一种用已知的样本数据分布去推测具体的分布情况统计学的方法。 使用极大似然估计方法的两个条件：1.假定数据服从某种已知的特定数据分布型；2.已经得到了一定的数据集。 以下用估计馒头重量的分布情况举例。 背景：对食堂所卖馒头的重量进行估计。根据现统计知识，可以假定某一日食堂所做的全部馒头的 阅读全文
摘要：
极大似然估计的思想是：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实 关于极大似然原理的引例： 设有甲乙两个箱子，各箱都有黑白两种球共100个，其组成情况如下： 甲箱 乙箱 白球 99 1 黑球 1 99 现随机取出一箱，再从抽取的一 阅读全文
摘要：
似然与概率 在统计中，似然函数（likelihood function）通常简写为似然（ likelihood）。在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是同义词，但在统计学中，似然和概率却是两个不同的概念。概率是在特定环境下某件事情发生的可能性，也就是结果没有产生之前依据环境所对应的参 阅读全文
摘要：
1、混淆矩阵： 预测类标 1 0 合计 真 实 类 标 1 TP FN P 0 FP TN N 合计 P' N' P+N 混淆矩阵的四个术语：真正例 / 真阳性（TP），真负例 / 真阴性（TN），假正例 / 假阳性（FP）、假负例 / 假阴性（FN）。 2、分类器涉及的常见评估度量： 度量 公式 阅读全文
摘要：
简介： .docx 文件结构在 python-docx 中的三种类型： Document 对象表示整个文档；Paragrapha 对象标识段落（在输入文档，每一次回车产生新段落）；Run 对象标识相同样式的文本延续。 Document 对象包含一个 Paragrapha 对象的列表，Paragrap 阅读全文
摘要：
自定一个 stopWathc(m, s) 函数，m 表示分钟数， s 表示秒数。调用此函数，经过指定的时间后播放提示音乐。 代码： import time, subprocess def stopWatch(m, s): timeLeft = 60*m + s while timeLeft > 0: 阅读全文
摘要：
引例1 代码： import pandas as pd from io import StringIO csv_data = """I,II,III,IV 10,11,12,13 15,16,,18 0.0,1.0,2.0,""" df = pd.read_csv(StringIO(csv_data 阅读全文
摘要：
Ubuntu 19.04 amd64 1、安装 java sudo apt install openjdk-8-jdk 查看 java 版本信息 java -version -- java 安装成功。 2. 查看路径 which java ls -l /usr/bin/java 看看这是否是个软连接 阅读全文
摘要：
首先创建一个包含邮箱地址、密码、收件人的字典 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header email = {'sender': '*****@126.com', 'passwo 阅读全文
摘要：
语法 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, # 簇的个数， 默认为 8 init='k-means++', # 初始簇中心的获取方法 n_init=10, # 初始簇中心的更迭次数， 默认为 10 max_iter=300, # 最大迭代次数，默认为 300 to 阅读全文
摘要：
1、加载库、定义函数 import pandas as pd import pymysql def mycursor(db_name=None): '''连接数据库，创建游标''' config = dict(zip(['host', 'user', 'port', 'password'], ['1 阅读全文
摘要：
一、 加载库、封装函数 import pandas as pd import pymysql def mycursor(db_name=None): '''连接数据库，创建游标''' config = dict(zip(['host', 'user', 'port', 'password'], [' 阅读全文
摘要：
一、加载库，定义通用函数 import pandas as pd import pymysql def mycursor(db_name=None): '''连接数据库，创建游标''' config = dict(zip(['host', 'user', 'port', 'password'], [ 阅读全文
摘要：
一、加载库 import pandas as pd import pymysql 二、定义函数创建连接和游标 def mycursor(db_name=None): '''连接数据库，创建游标''' config = dict(zip(['host', 'user', 'port', 'passwo 阅读全文
摘要：
1、加载库 import platform, sys import pandas as pd import pymysql 2、显示环境配置 3、连接数据库 4、查询数据库 show databases 函数式查找 def show_databases(): sql = 'show database 阅读全文
摘要：
示例： path = r'E:\pyspace\数据集' data_file = os.path.join(path, "income_dist.csv") pd.read_csv(data_file) 。。。。。。 原因： 文件名称中包含中文字符。 解决办法有二： 1、更改文件名称，替换其中的中文 阅读全文
摘要：
需求： 初始表： Python 代码： import itertools import pandas as pd wb_in = 'E:\\excel_vba\\test.xlsx' df = pd.read_excel(wb_in, sheet_name='Sheet1', header=0) d 阅读全文
摘要：
需求： 方法1、 循环插入表、写入值 import os import pandas as pd import openpyxl wb_in = 'E:\\excel_vba\\test.xlsx' df = pd.read_excel(wb_in) wb = openpyxl.load_workb 阅读全文
摘要：
需求： vab 程序 https://www.cnblogs.com/shanger/p/12993804.html vba 的 sub 过程交互性不很好，泛化性也不是很好。 Python 使用 pandas 和 openpyxl 简单明了，泛化性更好。 1、加载包 import pandas as 阅读全文
摘要：
一 C 列没有重复值 初始表： 插入工作表： Sub ShtAdd() Rem 根据C列的值新建不同的工作表 Dim i As Integer, sht As Worksheet i = 2 '第一条记录的行号为2 Set sht = Worksheets("成绩表") Do While sht.C 阅读全文
摘要：
1、立即窗口显示路径 msgbox thisworkbook.fullname 2、新建工作簿并保存 Sub test() Rem 新建保存工作簿 Dim wb As Workbook Dim ws As Worksheet Dim path, name As String Set wb = Wor 阅读全文
摘要：
初始表： 2 填写信息 代码： Sub wb_info() Range("C3") = ThisWorkbook.Name Range("C4") = ThisWorkbook.Path Range("C5") = ThisWorkbook.FullName End Sub 结果： 阅读全文
摘要：
初始工作簿 1、插入工作表 代码 Sub test() Dim i As Integer Rem 利用 for 循环插入工作表，并命名 For i = 0 To 5 Worksheets.Add ActiveSheet.Name = "表" & i '为插入的工作表命名 Next End Sub 运 阅读全文
摘要：
1、VBA 用 For Each 循环在指定区域填充单元格 R1C1 形式的地址名。 程序运行效果应如下： 代码 Sub RC() Dim cell As Range, i As Integer '声明变量 For Each cell In Range("B2:H13") cell.Value = 阅读全文
摘要：
利用循环和分支语句判断 B 列数字的符号，将结果填入 C列。 原始表格如如下： 1、For 循环和 If 语句，代码如下： Sub sign() Dim sign As String, i As Integer '声明变量 For i = 3 To 13 Step 1 If Cells(i, "B" 阅读全文
摘要：
Join 函数用指定的分隔符，将一个一维数据中的元素连接成一个字符串，类似 python 中的 join 方法。 示例代码如下： Sub join_test() Dim arr As Variant, txt As String '声明变量 arr = Array(Array("一", "两", " 阅读全文
摘要：
计算数据的最大索引和最小索引分别用 Ubound 和 LBound 函数。对于多维索引需要指定数据的目标维度。 1、一维数组 Sub arr_idx_cnt() Dim arr(23 To 72) '定义数组 Static min_idx, max_idx, n As Integer, msg As 阅读全文
摘要：
1、给文本、数值、日期等变量赋值，其语句为： Let 变量 = 数据 其中，“Let” 是可以省略的。 示例： 初始工作表： 运行代码： Sub mytest() Dim str As String Let str = "变量赋值" Cells.ClearContents '清除活动表中的所有数据 阅读全文
摘要：
VBA 中的变量根据其不同的作用域级别，分为公共变量、模块级变量和本地变量 3 种。不同的变量有不同的声明方法。 1、公共变量需在模块的第一个过程前用 Public 语句声明。 示例代码如下： Option Explicit Public grade As Integer Sub test() Ra 阅读全文
摘要：
观察从标准正态分布随机抽取的 100 个样本的 25 个分布。 Python 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(5, 5) # 生成数据，绘制分布图形 for i, ax in 阅读全文
摘要：
1 环境信息 2 新建空表 空表 3 写入数据 空单元格 写入 效果： 阅读全文
摘要：
1 配置信息： 创建 excel 工作簿之前的路径 2 创建工作簿 创建工作簿之后的路径 工作簿内容 3 创建工作表 工作簿信息 阅读全文
摘要：
1、 示例1 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd # 生成数据 rng = np.random.RandomState(27) v = rng.rand(60, 3) df = pd.Da 阅读全文
摘要：
先来几句麦金尼著作里的话： For many datasets, you may wish to perform some transformation based on the values in an array, Series, or column in a DataFrame. The ma 阅读全文
摘要：
1、简单绘制 sin(x) import mglearn import matplotlib.pyplot as plt mglearn.plots.plot_knn_regression(n_neighbors=2) plt.show() 2、隐藏上边和右边的两条轴线 import numpy a 阅读全文
摘要：
1、示例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 生成标准 阅读全文
摘要：
借助 pandas 绘制分组条形图 1、 示例 1 使用默认颜色 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd # 生成数据 rng = np.random.RandomState(42) v1 = 阅读全文
摘要：
1、误差条图 代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 x= pd.Series(range(5)) y = v.index ** 2 xe = x.index/2 plt.err 阅读全文
摘要：
1、示例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 x = np.arange(10) + 1 y1 = np.random.randint(1, 3, 10) y2 = np.full(x.shape, 2) # 在左下 阅读全文
摘要：
1、示例 1 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 np.random.seed(42) y = np.random.normal(5, 6, 7) plt.plot(y, '--') plt.show() 图形 2 阅读全文