python中的p函数 python的pie函数
python编写一个函数p(x),功能是判断参数x是哪一类数据?
def p(x):
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try:
int(x)
if True:
print('是数字类型')
except ValueError:
print('是字符串类型')
p=p*2在python中什么意思
在python里面表示幂运算,传递实参和定义形参(所谓实参就是调用函数时传入的参数,形参则是定义函数是定义的参数)的时候,你还可以使用两个特殊的语法:``*``**。调用函数时使用test(*args)*的作用其实就是把序列args中的每个元素,当作位置参数传进去。比如上面这个代码,如果args等于(1,2,3),那么这个代码就等价于test(1,2,3)。test(**kwargs)**的作用则是把字典kwargs变成关键字参数传递。比如上面这个代码,如果kwargs等于{'a':1,'b':2,'c':3},那这个代码就等价于test(a=1,b=2,c=3)。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python最小二乘法拟合与作图
在函数拟合中,如果用p表示函数中需要确定的参数,那么目标就是找到一组p,使得下面函数S的值最小:
这种算法称为最小二乘法拟合。Python的Scipy数值计算库中的optimize模块提供了 leastsq() 函数,可以对数据进行最小二乘拟合计算。
此处利用该函数对一段弧线使用圆方程进行了拟合,并通过Matplotlib模块进行了作图,程序内容如下:
Python的使用中需要导入相应的模块,此处首先用 import 语句
分别导入了numpy, leastsq与pylab模块,其中numpy模块常用用与数组类型的建立,读入等过程。leastsq则为最小二乘法拟合函数。pylab是绘图模块。
接下来我们需要读入需要进行拟合的数据,这里使用了 numpy.loadtxt() 函数:
其参数有:
进行拟合时,首先我们需要定义一个目标函数。对于圆的方程,我们需要圆心坐标(a,b)以及半径r三个参数,方便起见用p来存储:
紧接着就可以进行拟合了, leastsq() 函数需要至少提供拟合的函数名与参数的初始值:
返回的结果为一数组,分别为拟合得到的参数与其误差值等,这里只取拟合参数值。
leastsq() 的参数具体有:
输出选项有:
最后我们可以将原数据与拟合结果一同做成线状图,可采用 pylab.plot() 函数:
pylab.plot() 函数需提供两列数组作为输入,其他参数可调控线条颜色,形状,粗细以及对应名称等性质。视需求而定,此处不做详解。
pylab.legend() 函数可以调控图像标签的位置,有无边框等性质。
pylab.annotate() 函数设置注释,需至少提供注释内容与放置位置坐标的参数。
pylab.show() 函数用于显示图像。
最终结果如下图所示:
用Python作科学计算
numpy.loadtxt
scipy.optimize.leastsq
python中实际的显著性水平p值的意义
t检验的显著性p值python_PythonP值
p值是关于假设的强度。 我们基于⼀些统计模型建⽴假设,并使⽤p值⽐较模型的有效性。 获得p值的⼀种⽅法是使⽤T检验。
这是对零假设的双侧检验,即独⽴观察值'a'的样本的期望值(平均值)等于给定的总体均值popmean。看看下⾯的⼀个例⼦。
from scipy import stats
rvs = stats.norm.rvs(loc = 5, scale = 10, size = (50,2))
print (stats.ttest_1samp(rvs,5.0))
执⾏上⾯⽰例代码,得到以下结果 -
Ttest_1sampResult(statistic = array([-1.40184894, 2.70158009]),
pvalue = array([ 0.16726344, 0.00945234]))
⽐较两个样本
在下⾯的例⼦中,有两个样本可以来⾃相同或不同的分布,想要测试这些样本是否具有相同的统计特性。
ttest_ind - 计算两个独⽴样本得分的T检验。 对于两个独⽴样本具有相同平均(预期)值的零假设,这是⼀个双侧检验。 该测试假设⼈⼝默认具有相同的差异。
如果观察到来⾃相同或不同⼈群的两个独⽴样本,那么可以使⽤这个测试。 让我们来看下⾯的⼀个例⼦。
from scipy import stats
rvs1 = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)
rvs2 = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)
print (stats.ttest_ind(rvs1,rvs2))
执⾏上⾯⽰例代码,得到以下结果 -
Ttest_indResult(statistic = -0.67406312233650278, pvalue = 0.50042727502272966)
可以使⽤相同长度的新数组进⾏测试,但具有不同的含义。 在loc中使⽤不同的值并测试相同的值。
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当前标题:python中的p函数 python的pie函数
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