最近一直在整理统计图表的绘制方法，发现Python中除了经典Seaborn库外，还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制，而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果，当然，同时也能绘制出版级别的图表要求，此外，一些在使用Matplotlib需自定义函数才能绘制的图表在一些第三方库中都集成了，这也大大缩短了绘图时间。今天的推文小编就介绍一个优秀的第三方库-HoloViews，内容主要如下：
在拿到数据后，最需要做的工作之一就是查看一下自己的数据分布情况。而针对数据的分布，又包括pdf和cdf两类。
wim+R输入cmd，然后cd到python的pip路径，即安装：pip install scipy即可
更多参考用python的matplotlib包绘制热度图，pyHeatMap：使用Python绘制热图的库。
此外，fit可以求分布参数的极大似然估计，包括location与scale，nnlf可以求负对数似然函数，expect可以计算函数pdf或pmf的期望值。
直方图（Histogram），形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。
总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。
用于复现Huang et al.研究分析的计算工作流程，所有复现数据和代码：生信学习者。
对于其他随机分布，可能更改的参数不一样，具体需要查官方文档。下面我们举一些常用分布的例子：
PDF：连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
上海此轮疫情到现在已经2周多了，周边的许多同事所在的小区都出现了确诊或者密接，然后小区就封闭了，被迫享受带薪休假14（或者2+12）天。只有我，小区一天没封过，上班一天没落下。
你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。
在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 在这篇文章中，我们将探讨如何使用直方图处理技术来校正图像中的颜色。 像往常一样，我们导入库，如numpy和matplotlib。此外，我们还从skimage 和scipy.stats库中导入特定函数。 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.io import imread, imshowfrom skimage import img_as_ubytefrom skima
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布（指数分布、正态分布），最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
随机变量 Random Variables 如果一个变量的值存在一个与之相关联的概率分布，则称该变量为“随机变量（Random Variable）”。数学上更严谨的定义如下： 设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数，称X=X(e)为随机变量。 一个最常见的随机数例子就是扔硬币，例如可以记正面为1，反面为0。更复杂的情况是扔10次硬币，记录出现正面的次数，其值可以为0到9之间的整数。 通常可以将随机变量分为离散型随机变量（Discrete Random Varia
大概十一年前，我就开始为现在被称为 Jenkins 的项目做贡献，自己当时其实也并不知道在做什么。但是接下来发生的事情令人感觉难以置信，数以百计的贡献者加入，成千上万的新用户开始使用 Jenkins，每天都会运行数以百万条的流水线。这样的增长是充满挑战性的，用户的增长意味着问题的增长，问题的增长就意味着需要新的解决方式。 在大约两年半之前，我在2017年的 Jenkins World Contributor Summit 大会上面对一大群 Jenkins 的贡献者们，为我的所谓的 'Jenkins软件基金会' 做了宣传，那就是，不要羞于从 Python 社区汲取思想，在我的朋友 Chris Aniszczyk 和 Linux 基金会的帮助下，这个基金会变成了一个更加全面的 持续交付基金会（CDF），我的同事 Tracy Miranda 一直在领导这项工作，帮助推动 CDF 的成立。
但在实践中，通常会使用所谓的隐含波动率( implied volatility），该波动率是指通过期权的市场价格、运用B-S模型计算得到的波动率。但比较棘手的问题是，无法直接通过反解看涨期权定价式子或看跌期权定价式子将σ表示为变量c(或p)、S、K、r、T的函数，只能运用迭代方法求解出隐含的σ值。常用的迭代方法包括牛顿迭代法和二分查找法。
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
AI 研习社按：此前我们曾编译了一篇英文教程，详细介绍了如何基于 PyTorch 平台用 50 行代码实现 GAN（生成对抗网络），详情参见：在 PyTorch 上跑 GAN 只需要 50 行代码，不试试？近期，针对文中介绍的“50 行代码 GAN 模型”，有开发者指出了局限性，并基于此模型给出了改进版本，也就是本文将要介绍的“130 行代码实现 GAN 二维样本”。本文原载于知乎专栏，作者達聞西，雷锋网 AI 研习社经授权发布。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 50行GAN代码的问题 Dev Nag
50行GAN代码的问题 Dev Nag 写的 50 行代码的 GAN，大概是网上流传最广的，关于GAN最简单的小例子。这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本，经过生成网络变换后，生成高斯分布样本的代码。结构非常清晰，却有一个奇怪的问题，就是判别器(Discriminator)的输入不是2维样本，而是把整个mini-batch整体作为一个维度是batch size(代码中batch size等于cardinality)那么大的样本。也就是说判别网络要判别的不是一个一维的目标分布
对于鸡尾酒会问题，一种简单的情况如下：有n个人在同时说话，同时又m个声音接收器捕捉到了信号之间的线性组合，于是我们可以得到m组声音数据。那么，如何利用这m组接收到的声音信号恢复成原来的n组独立信号呢？
2020年2月19日，CDF（持续交付基金会） 宣布 Screwdriver 作为 CDF 的第一个孵化项目加入 CDF。
在仿真理论中，生成随机变量是最重要的“构建块”之一，而这些随机变量大多是由均匀分布的随机变量生成的。其中一种可以用来产生随机变量的方法是逆变换法。在本文中，我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。
qq图有两个作用：1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot，从名称中可以了解到是和分位数相关的图。由于最近在做数据分析时用到了，然而看了一些博客，要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python；要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。基于此，想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第五篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Numpy包的使用，介绍了Numpy库的一些基本函数和一些简单用法，以及图像灰度变换，这一次为大家详细讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化。 图像的缩放、均
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。
持续交付一直备受众多企业的关注和重视，围绕持续交付也产生了很多优秀的工具和实践案例。为了能够更好的推进持续交付的发展，Linux 基金会成立了 Continuous Delivery Foundation（持续交付基金会，下称“CDF”）。CDF 作为厂商中立的非盈利组织，旨在构建一个良好的开源社区，用来帮助全球的企业和组织以更安全、更快速的方式交付软件产品。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。
什么是 CDF（可计算文档格式™）？ ---- 现今的在线文档与传统书本大致相似：平白、沉闷、缺乏互动元素。CDF 的核心是易于创作的互动性，让读者可以驾驭内容，实时生成结果。 Wolfram 推出的 CDF 的标准是一个具有计算功能的知识容器。您可以将其作为日常文档使用，但它具有与应用程序一样的互动性。 采用 CDF 可以为您的创意提供广泛的交流渠道，从而加快研究、教育、技术发展和进步的步伐。 “ 我们用自己的实验室笔记本创建了美观的动态交互式演示幻灯片，当需要为投资商和供应商展示特定发现时，我
Φ − 1 ( x ) \Phi^{-1}(x)Φ−1(x)，通过 norm(x) 进行计算：
Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。在单样本的情况下，我们想检验这个样本是否服从某一分布函数，记是该样本的经验分布函数。 我们有假设：为此，我们构造KS统计量：
在说明直方图均衡之前，先说说亮度直方图的概念。为了评估一个图像的色调转换，首先需要建立亮度直方图。亮度直方图就是图像中亮度分布的图表。在横轴上表示亮度值从黑色到白色；在竖轴上表示某一亮度所累积的像素数量。这里的亮度值指的是灰度等级，范围一般从 0 到 255，0 表示黑色，255 表示白色。
在金融学研究中，收益率等变量的分布假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。因为形状的原因，正态分布曲线也被经常称为钟形曲线。
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format ='retina' 随机数
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
持续交付基金会（CDF）隶属于 Linux 基金会。自 CDF 中文本土化 SIG 成立以来，我们围绕 CDF 做了很多事情，诸如 CDF 托管项目的一些使用视频录制（例如 ArgoCD）、开源人物访谈以及此次的 CDF 首届本土化 Meetup 举办。关于 CDF 中文本土化 SIG 的成立可以查看公众号文章 CDF Chinese Localization SIG；关于此次活动的背景可以查看公众号文章 CDF 首届本土化 Meetup 议题征集通道正式开启！
像往常一样，我们导入库，如numpy和matplotlib。此外，我们还从skimage 和scipy.stats库中导入特定函数。
旧金山，2021 年 8 月 3 日——CDF（持续交付基金会，Continuous Delivery Foundation）[1]是一个开源软件基金会，致力于提高全球安全、快速交付软件的能力，该基金会今天宣布Shipwright[2]已成为 CDF 的一个孵化项目。
norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None))
101 ： 7001 7002 7003 三个节点 102 ： 7004 7005 7006 三个节点
Contributed by Rick Zhao (QingCloud), CD Foundation Chinese Localization SIG co-Chair
Redis进阶 - 因异常断电导致的Redis Cluster Fail故障处理 处理了redis cluster 断电后的异常，中间使用了cluster nodes 命令，我们来看下这个命令的组成
这篇文章，我们通过一个更加普遍而又简单的现象来更深入地讨论【自组织临界动力学】。沙堆是我们日常生活经验的一部分，在沙滩上玩过沙的孩子都懂得。
考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。
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