二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数 n（试验次数）、p（单次成功概率）和 k（成功次数）定义。概率质量函数 P(k) = C(n, k) * p^k * (1 - p)^(n - k)。NumPy 的 `random.binomial()` 可生成二项分布数据，Seaborn 可用于可视化。当 n 大且 p 接近 0.5 时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。 阅读全文
XML中的字符串数据类型表示字符序列，包括换行、回车和制表符。处理器不修改值。`normalizedString`去除这些特殊字符，`token`则进一步移除前导和尾随空格及多余空格。字符串类型可使用枚举、长度等限制。`date`和`dateTime`数据类型表示日期和时间，`duration`表示时间间隔。数值类型如`decimal`和`integer`用于数值，布尔型表示真或假。还有如`base64Binary`和`anyURI`等其他数据类型。元素和数据类型可以有各种约束，如最大值、最小值和模式匹配。 阅读全文
正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。 阅读全文
本文介绍了数据分布的概念，它是统计学和数据科学的基础，描述了数据可能出现的频率。NumPy的`random`模块支持生成不同分布的随机数，如`choice`用于离散分布，`randn`和`rand`等用于连续分布。此外，还介绍了数组的随机洗牌和排列。通过Seaborn库，可以创建统计图表，如`distplot()`函数用于绘制数据分布图，包括正态分布和自定义分布。最后，文章提供了相关练习及解决方案。 阅读全文
本文介绍了NumPy中的数组排序和过滤功能。`np.sort()`函数用于对数组进行升序排序，对二维数组则按行排序。示例展示了如何对一维和二维数组排序。此外，还讲解了使用布尔索引来过滤数组，以及直接在条件中操作数组以创建过滤后的数组。最后，介绍了NumPy的随机数生成，包括整数、浮点数及特定分布的随机数。练习题涵盖排序、过滤和生成随机数，提供了相应解决方案。 阅读全文
在XML Schema（XSD）中，复杂元素包含其他元素和/或属性，分为4类：空元素、仅含元素、仅含文本和既含元素也含文本。定义复杂元素可通过直接声明或引用预定义的复杂类型。复杂空元素仅含属性，而仅含元素的类型则只包含其他子元素。XSD提供了`<xs:sequence>`、`<xs:all>`、`<xs:choice>`等指示器来规定元素顺序和出现次数，以及`<xs:attributeGroup>`和`<xs:group>`来组织元素和属性。 阅读全文
NumPy 分割数组 NumPy 提供了 np.array_split() 函数来分割数组，将一个数组拆分成多个较小的子数组。 基本用法 语法： np.array_split(array, indices_or_sections, axis=None) array： 要分割的 NumPy 数组。 i 阅读全文
NumPy 数组迭代 NumPy 数组迭代是访问和处理数组元素的重要方法。它允许您逐个或成组地遍历数组元素。 基本迭代 我们可以使用 Python 的基本 for 循环来迭代 NumPy 数组。 一维数组迭代： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 阅读全文
NumPy 数组的复制与视图 NumPy 数组的复制和视图是两种不同的方式来创建新数组，它们之间存在着重要的区别。 复制 复制 会创建一个包含原始数组相同元素的新数组，但这两个数组拥有独立的内存空间。这意味着对复制进行的任何更改都不会影响原始数组，反之亦然。 创建副本可以使用以下方法： arr.co 阅读全文
C++ 资源列表，内容包括: 标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等 目录 进程间通信 Json 日志 机器学习 数学 内存分配 多媒体 网络 PDF 物理学 映射 正则表达式 机器人学 科学计算 脚本 序列化 排序 视频 虚拟机 Web应用框架 XML 多项 阅读全文
