使用Python構(gòu)造經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)（ECDF）

對(duì)于一個(gè)樣本序列 ，經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù) (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定義為

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專業(yè)為企業(yè)提供民權(quán)網(wǎng)站建設(shè)、民權(quán)做網(wǎng)站、民權(quán)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、民權(quán)網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)與制作、民權(quán)企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，10年民權(quán)做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)，不只是建網(wǎng)站，更提供有價(jià)值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

其中 是一個(gè)指示函數(shù)，如果 ，指示函數(shù)取值為1，否則取值為0，因此 能反映在樣本中小于 的元素?cái)?shù)量占比。

根據(jù)格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一個(gè)樣本滿足獨(dú)立同分布(IID)，那么其經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù) 會(huì)趨近于真實(shí)的累積分布函數(shù) 。

首先定義一個(gè)類，命名為ECDF：

我們采用均勻分布（Uniform）進(jìn)行驗(yàn)證，導(dǎo)入 uniform 包，然后進(jìn)行兩輪抽樣，第一輪抽取10次，第二輪抽取1000次，比較輸出的結(jié)果。

輸出結(jié)果為：

而我們知道，在真實(shí)的0到1均勻分布中， 時(shí)， ，從模擬結(jié)果可以看出，樣本量越大，最終的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)值也越接近于真實(shí)的累積分布函數(shù)值，因此格利文科定理得以證明。

python從鍵盤輸入五個(gè)數(shù),然后顯示累加的結(jié)果？

你可以使用以下代碼從鍵盤輸入五個(gè)數(shù)并顯示累加結(jié)果：

# 首先，讓用戶輸入五個(gè)數(shù)

num1 = input("請(qǐng)輸入第一個(gè)數(shù)：")

num2 = input("請(qǐng)輸入第二個(gè)數(shù)：")

num3 = input("請(qǐng)輸入第三個(gè)數(shù)：")

num4 = input("請(qǐng)輸入第四個(gè)數(shù)：")

num5 = input("請(qǐng)輸入第五個(gè)數(shù)：")

# 然后，將這五個(gè)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)

num1 = int(num1)

num2 = int(num2)

num3 = int(num3)

num4 = int(num4)

num5 = int(num5)

# 最后，計(jì)算五個(gè)數(shù)的和并輸出結(jié)果

sum = num1 + num2 + num3 + num4 + num5

print("五個(gè)數(shù)的和為：", sum)

在這段代碼中，我們使用了 Python 中的 input() 函數(shù)來(lái)從鍵盤輸入五個(gè)數(shù)。然后，我們使用 int() 函數(shù)將這五個(gè)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，最后使用變量 sum 來(lái)存儲(chǔ)五個(gè)數(shù)的和，并使用 print() 函數(shù)輸出結(jié)果。

希望這能幫到你！

python三個(gè)重要的內(nèi)置函數(shù)(map, filter,reduce)-

map函數(shù)第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)函數(shù)function，第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)可迭代的對(duì)象iterable，他的功能是將可迭代對(duì)象iterable里面的每一項(xiàng)都應(yīng)用到函數(shù)function中，然后返回一個(gè)迭代器。

可迭代器里面有多少個(gè)元素則結(jié)果就包含多少個(gè)元素

filter() 函數(shù)用于過(guò)濾序列，過(guò)濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。

該接收兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)為函數(shù)，第二個(gè)為序列，序列的每個(gè)元素作為參數(shù)傳遞給函數(shù)進(jìn)行判斷，然后返回 True 或 False，最后將返回 True 的元素放到新列表中。

reduce() 函數(shù)會(huì)對(duì)參數(shù)序列中元素進(jìn)行累積。

函數(shù)將一個(gè)數(shù)據(jù)集合（鏈表，元組等）中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行下列操作：用傳給 reduce 中的函數(shù) function（有兩個(gè)參數(shù)）先對(duì)集合中的第 1、2 個(gè)元素進(jìn)行操作，得到的結(jié)果再與第三個(gè)數(shù)據(jù)用 function 函數(shù)運(yùn)算，最后得到一個(gè)結(jié)果。

python里平均數(shù)循環(huán)累加完最后除一次總?cè)藬?shù)代碼改怎么寫

使用Python求和的方式，我們?cè)谇懊娴膶W(xué)習(xí)中使用的是sum()函數(shù)，這是Python中求和的方式之一，python還有循環(huán)累加和遞歸循環(huán)兩種循環(huán)累加求和的方法，下面這篇文章通過(guò)pycharm進(jìn)行演示，介紹這兩種方法，以循環(huán)累加的方法為例，一起來(lái)看看吧。

?

方法一：循環(huán)累加

1、進(jìn)入都pycharm編輯器中，打開一個(gè)Python文件或者可以新建一個(gè)文件，先初始化兩個(gè)變量，輸入下面的代碼：

result=0

i=0

2、使用循環(huán)累加的方式，在這里我們使用的是while函數(shù)進(jìn)行循環(huán)累加的操作，循環(huán)的條件是i小于或者是等于100，也就是說(shuō)，求的是100以內(nèi)的數(shù)在和，代碼如下：

while i=100:

result+=i

i+=1

這里的變量i，每循環(huán)一次，它就自增一次，直到它大于100，循環(huán)才會(huì)結(jié)束。最后可以使用Python中的print()函數(shù)輸出累加的結(jié)果。

方法二：遞歸累加

1、同樣的使用pycharm編輯器，進(jìn)入到編輯界面之后，打開或者是創(chuàng)建一個(gè)Python文件，在文件中調(diào)用使用函數(shù)進(jìn)行調(diào)用，對(duì)變量進(jìn)行累加，輸入下面的這段代碼：

def sum_num(num):

這里是定義了一個(gè)函數(shù)為sum_num，包含了一個(gè)參數(shù)，用來(lái)傳遞具體的值，并且執(zhí)行下面的代碼調(diào)用，進(jìn)行累加，代碼如下：

t=sum_num(n-1)

return n+t

2、在函數(shù)的調(diào)用過(guò)程中，我們可以設(shè)置一個(gè)變量，用來(lái)存放最后得到的累加的結(jié)果，并且最后使用print()函數(shù)對(duì)運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行打印，代碼如下：

result = s_num(100)

print(result)

關(guān)于怎么在Python中實(shí)現(xiàn)累加求和？Python累加求和的方法的文章就分享到這里了，文章中介紹了兩種累加求和的方法，大家可以根據(jù)操作步驟，動(dòng)手實(shí)踐一下

Python基礎(chǔ) numpy中的常見函數(shù)有哪些

有些Python小白對(duì)numpy中的常見函數(shù)不太了解，今天小編就整理出來(lái)分享給大家。

Numpy是Python的一個(gè)科學(xué)計(jì)算的庫(kù)，提供了矩陣運(yùn)算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實(shí)，list已經(jīng)提供了類似于矩陣的表示形式，不過(guò)numpy為我們提供了更多的函數(shù)。

數(shù)組常用函數(shù)

1.where()按條件返回?cái)?shù)組的索引值

2.take(a,index)從數(shù)組a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一個(gè)在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組，元素個(gè)數(shù)為N個(gè)

4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回?cái)?shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組

6.sign(a)返回?cái)?shù)組a的每個(gè)元素的正負(fù)符號(hào)

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對(duì)應(yīng)元素結(jié)果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改變數(shù)組維度

a.ravel(),a.flatten():將數(shù)組a展平成一維數(shù)組

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數(shù)組a轉(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組

a.transpose,a.T轉(zhuǎn)置數(shù)組a

數(shù)組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數(shù)組a,b沿水平方向組合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數(shù)組a,b沿豎直方向組合

3.row_stack((a,b))將數(shù)組a,b按行方向組合

4.column_stack((a,b))將數(shù)組a,b按列方向組合

數(shù)組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個(gè)數(shù)組

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數(shù)組a沿水平方向分割成n個(gè)數(shù)組

數(shù)組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)設(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)定為m

2.a.compress()返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組

數(shù)組屬性

1.a.dtype數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型

2.a.shape數(shù)組a的維度

3.a.ndim數(shù)組a的維數(shù)

4.a.size數(shù)組a所含元素的總個(gè)數(shù)

5.a.itemsize數(shù)組a的元素在內(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)

6.a.nbytes整個(gè)數(shù)組a所占的內(nèi)存空間7.a.astype(int)轉(zhuǎn)換a數(shù)組的類型為int型

數(shù)組計(jì)算

1.average(a,weights=v)對(duì)數(shù)組a以權(quán)重v進(jìn)行加權(quán)平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數(shù)組a的均值、最大值、最小值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差

3.a.prod()數(shù)組a的所有元素的乘積

4.a.cumprod()數(shù)組a的元素的累積乘積

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)

6.a.diagonal()查看矩陣a對(duì)角線上的元素7.a.trace()計(jì)算矩陣a的跡，即對(duì)角線元素之和

以上就是numpy中的常見函數(shù)。更多Python學(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。