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Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...加速搜索上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...使用accumulate 在python3.2之后, 提供了一个itertools.accumulate方法, 可以快速的给weights求累积和 >>>> from itertools import...参考文章: Weighted random generation in Python 本文发表在致趣技术团队博客, 加入致趣

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python中数值相关的操作

在python中，数值有以下3种类型 int，整数 float，浮点数 complex，复数其中整数和浮点数都属于实数的范围，而复数使用到的情况较少，这里不做讨论。...通过上述代码可以发现，python中有两个特殊数值，一个是无穷inf，一个是nan。...，完整的函数列表请查看官方文档 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/math.html 在实际工作中，对于数值我们还需要进行随机数操作，此时就需要用到内置模块...(0, 1) -0.08735515600559883 以上只是random模块中的部分函数，完整的函数列表请查看官方文档 https://docs.python.org/zh-cn/3/library...，完整的函数列表请查看官方文档 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/statistics.html 内置函数和内置模块提供了常见的数值操作，这些都是基础，需要熟练掌握

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Python中的相关分析correlation analysis

相关分析（correlation analysis）研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法。...线性相关关系主要采用皮尔逊（Pearson）相关系数r来度量连续变量之间线性相关强度； r>0,线性正相关；r相关； r=0,两个变量之间不存在线性关系，并不代表两个变量之间不存在任何关系。...相关分析函数 DataFrame.corr() Series.corr(other) 函数说明：如果由数据框调用corr函数，那么将会计算每个列两两之间的相似度如果由序列调用corr方法，那么只是该序列与传入的序列之间的相关度...( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python/5.4/data.csv' ) bins = [ min(data.年龄)-1, 20, 30, 40, max(data....unexpected EOF while parsing import numpy import pandas data = pandas.read_csv( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python

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Python中Pandas库的相关操作

Pandas库 Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。...1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。

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Python中NumPy库的相关操作

NumPy库 NumPy（Numerical Python）是Python中常用的数值计算库，它提供了高性能的多维数组对象和对数组进行操作的函数。...5.数组的广播（1）NumPy的广播（broadcasting）机制允许对形状不同的数组进行计算。（2）在广播中，较小的数组会自动扩展成较大数组的形状，以便进行元素级别的操作。...7.数组的读写和文件操作（1）可以使用NumPy的loadtxt()和savetxt()函数读写文本文件中的数组数据。...（2）可以使用NumPy的load()和save()函数读写二进制文件中的数组数据。...使用NumPy数组的索引和切片操作，获取了数组中的元素和部分元素。

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【python中的eval（），exec（）及相关函数】

python中的eval（），exec（）及相关函数 1. eval函数函数的作用：计算指定表达式的值。...也就是说exec可以执行复杂的Python代码，而不像eval函数那么样只能计算一个表达式的值。...需要说明的是在Python 2中exec不是函数，而是一个内置语句(statement)，但是Python 2中有一个execfile()函数。...总结： globals()函数以字典的形式返回的定义该函数的模块内的全局作用域下的所有标识符（变量、常量等） locals()函数以字典的形式返回当前函数内的局域作用域下的所有标识符如果直接在模块中调用...另外，我们可以通过判断globals()函数的返回值中是否包含某个key来判断，某个全局变量是否已经存在（被定义）。

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Python 中关于面向对象的相关知识

面向对象特点注重对象与职责，不同对象，不同职责；应对复杂项目开发，提供固定模版；基于面向过程；封装：根据功能将属性和方法封装到一个抽象的类中；继承：实现代码复用，相同代码不需多次编写；多态：...，但对象可以有多个；类中定义属性与方法，对象中只能具有所创建而出的类所具有的属性与方法；类的设计三要素类名：一般满足大驼峰命名法；属性：一类事物所具有的特征；方法：一类事物所具有的行为；添加类的属性...在创建类之后，对象可以在外部直接使用.属性名给对象增加属性，但是这种方式不推荐使用，因为它并没有将属性封装到类的内部中，只是对象临时的属性；在初始化方法内部定义属性之后，在使用该类创建新对象时，所创建的新对象都会拥有该属性...覆盖基类方法；对基类方法进行拓展，需要使用super().父类方法来调用父类方法的执行，然后在方法中其他位置进行对子类方法的扩展；多继承语法 class 子类名(父类名1, 父类名2,...):...实例化每个对象实例化是都有自己独立的内存空间，用于保存各自不同的属性；而多个对象的方法在内存中只有一份，在调用方法时需要吧对象的引用传递到方法内部；类方法语法 @classmethod def

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Python中的eval()、exec()及其相关函数

这里就来简单说一下这两个函数以及与它们相关的几个函数，如globals()、locals()和compile()： 1. eval函数 ---- 函数的作用：计算指定表达式的值。...也就是说exec可以执行复杂的Python代码，而不像eval函数那么样只能计算一个表达式的值。...需要说明的是在Python 2中exec不是函数，而是一个内置语句(statement)，但是Python 2中有一个execfile()函数。...总结： globals()函数以字典的形式返回的定义该函数的模块内的全局作用域下的所有标识符（变量、常量等） locals()函数以字典的形式返回当前函数内的局域作用域下的所有标识符如果直接在模块中调用...另外，我们可以通过判断globals()函数的返回值中是否包含某个key来判断，某个全局变量是否已经存在（被定义）。

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加权有向图----加权有向图的实现

可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...) 边的权重 int form() 指出这条边的顶点 int to() 这条边指向的顶点 String toString() 对象的字符串表示...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图...(int v) 从v指出的边 Iterable edges() 该有向图中的所有边 String toString() 对象的字符串表示

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加权无向图----加权无向图的实现

加权无向图的实现最简单的方法是扩展无向图的表示方法：在邻接表的表示中，可以在链表的结点中增加一个权重域。但这里用另一个方法来实现：我们实现两个类，权重边类和无向图类。...无向图类中组合权重边类来实现加权无向图。... 添加边 Iterable adj(int v) 和v相关联的所有边 Iterable edges() 图的所有边实现： public...adj[v].add(e); adj[w].add(e); E++; } //和v相关联的所有边 public Iterable adj...----Prim算法实现最小生成树加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树

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地理加权分析_地理加权回归中的拟合度

（看你选择的是可变还是固定，如果是可变，就是带宽，固定，就是相邻点的数目），以前一而再再而三的强调过，核估计中，核函数对结果的影响很小，但是带宽对结果影响很大，所以这个参数是“地理加权回归”的最重要参数...它控制模型中的平滑程度。这里用山东省的数据，采用AICc模型估计的带宽，因为数据用的投影坐标系，单位是米，所以这里的160536表示160公里左右。...首先，地理加权回归很倚赖于带宽（或者说，依赖于临近要素），那么如果我的带宽无穷大的时候，整个分析区域里面的要素都变成了我的临近要素，这样地理加权就没有意义了，变成了全局回归也就是OLS……这样，每个系数的估计值就变成...那么对于大的带宽来说，所有的要素都被包含进回归方程里面，那么回归方程系数的有效数量接近实际的数量（地理加权的权重都是1）。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Python中的并发编程（1）并发相关概念

并发和并行不互斥，并行是并发的一种实现方式。并发、并行 Python实现并发的方式：进程、线程、协程 Python实现并发的方式进程是程序运行时的一个实例。...进程通信只能携带原始字节，因此Python的对象需要序列化为原始字节才能在进程间通信。线程是一个进程中的执行单元。一个进程启动后，会创建主线程，并且可以调用操作系统API创建更多线程。...GIL全称为全局解释器锁，每个Python解释器程序是一个进程，虽然可以在一个进程中启动多个线程，但同一时间只有一个Python线程可以持有GIL，其它线程无法执行。...所以Python中无法通过线程实现并行计算。 GIL对线程的影响协程是可以挂起自身并在以后恢复的函数。Python 协程通常在事件循环（也在同一个线程中）的监督下在单个线程中运行。...参考： • 《流畅的Python》（第二版）第19章 Python并发模型

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初步了解MGWR：多尺度地理加权回归的Python实现

这在现实中并不总是成立，因此，多尺度GWR（MGWR）应运而生，放宽了这一假设。Python中的mgwr库为我们提供了实现这两种方法的工具。...mgwr库是一个Python包，专门为实现多尺度地理加权回归而设计。它提供了用户友好的API，使得研究人员和数据分析师能够轻松地在Python环境中进行空间数据分析。...这包括选择适当的带宽（决定每个位置的邻近范围）和核函数（决定如何对每个位置的邻近位置进行加权）。拟合的结果：模型诊断拟合模型后，mgwr提供了各种诊断工具，帮助您评估模型的性能。...用户提供了一个强大的工具，用于探索和理解空间数据中的复杂关系。...undefinedmgwr库专注于多尺度地理加权回归，而其他库（如PySAL）可能提供更广泛的空间统计工具。选择哪个库取决于您的具体需求。相关论文：探讨建筑环境对共享单车周末出行的影响_以广州市为例

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加权有限状态机在语音识别中的应用

确定化的加权有限状态器的优势在于它的非冗余性，对于确定化的加权有限状态器，一个给定的输入符号序列最多只有一条路径与其对应，这样可以降低搜索算法的时间和空间复杂度。...下图为对a做确定化操作，得到b 权重推移权重前推操作将转移弧的权重都向加权有限状态器的初始状态推移，这样在采用搜索算法去找到最大或者最小路径时，可以在早期就丢弃一些不可能的路径。...，得到：一个完整的语言识别加权有限状态转换器可以表达为：。...上下文相关音子模型C 上下文相关音子模型用于将三音子序列转换为音素序列，这通常很容易构造，只需要输入三音子串，输出其central音素即可。...将上述的HCLG通过组合以及相关的操作后，得到一个完整的解码图，配合GMM或者DNN模型去计算每一帧对应HMM状态的概率，采用Viterb或者beam-search算法，可以得到完整语音对应权重最小的文本

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python怎么读取xlsx文件_arcgis地理加权回归

空间计量经济学打破大多数经典统计和计量分析中相互独立的基本假设，主要解决如何在横截面数据和面板数据的回归模型中处理空间相互作用 (空间自相关) 和空间结构 (空间不均匀性) 分析的问题。...空间计量经济理论认为一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。也就是说，各区域之间的数据存在与时间序列相关相对应的空间相关。...实证研究中，通常采用相邻规则与距离规则来定义空间加权矩阵。...为了研究需要，本文从地理位置特征与社会经济特征两个不同角度分别建立包括相邻规则与距离规则的空间加权矩阵，以便更准确地把握房价的区域相关关系。 1. 地理位置特征加权矩阵。...本文采用两种常用的地理位置特征矩阵体现房价的空间相关关系 : 第一种是空间相邻加权矩阵 W1 ，其中的元素 wi ， j= 1 表示两个地区拥有共同的边界， wi ， j= 0 表示两个地区没有共同的边界

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改进的联邦加权平均算法

1 改进的联邦加权平均算法 1.1 联邦学习联邦学习（FL）是一种隐私保护算法，是算法优化实现路径和保护数据安全的前提下解决数据孤岛问题的解决方案。...1.2 改进的联邦加权平均算法联邦加权平均算法是在原有的联邦平均算法的基础上添加了数据质量的权重，其计算的核心是将各客户端的训练样本分为两部分：一部分作为初始全局模型的训练样本，在客户端的训练样本上进行训练...表4 为加权联邦平均算法和传统未加权联邦平均算法所得到的更新的全局模型的准确率的情况。...从表4 中可以看出，无论是加权联邦平均算法还是传统的联邦平均算法，其随机森林的准确率均高于其他三种模型的准确率，且方差最小。...未来的工作中，将差分隐私应用到该算法中，进一步提升数据的隐私性和模型的可用性、安全性。

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基于 Traefik 的加权灰度发布

其简要示意图如下所示：因此，我们需要让 Traefik 在相同服务的 Docker 容器之间进行加权负载平衡。...代理的每个容器服务实例都得到或多或少相同数量的请求，那么我们就可以在整个集群中实现所需的灰度请求的份额。...基于 Traefik 1.x 进行加权负载平衡其实，从官方给予的相关文档可以看出，基于 Traefik 1.x 的灰度相对而言，还是较为简单。...在研究了 V2 文档之后，我再也找不到 weight 相关指令了。接踵而来的便是“加权循环服务（WRR）“。 WRR 能够基于权重在多个服务之间进行负载平衡。 ...的配置，我们这里主要基于 Docker 中，当然，也可以用在 Kubernetes 集群中的，基于此场景，我们需要通过一个 ConfigMap 对象，将配置文件内容挂载到 Traefik 的 Pod

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Django中的模板相关

一般在 Python 中我们是通过函数的形式来完成的。而在模版中，则是通过过滤器来实现的。过滤器使用的是 | 来使用。...join 类似与 Python 中的 join ，将列表/元组/字符串用指定的字符进行拼接。...如果 value 是一串 html 代码，那么以上代码将会把这个 html 代码渲染到浏览器中。 slice 类似于 Python 中的切片操作。...一般我们可以把这些重复性的代码抽取出来，就类似于Python中的函数一样，以后想要使用这些代码的时候，就通过 include 包含进来。这个标签就是 include 。...模版继承类似于 Python 中的类，在父类中可以先定义好一些变量和方法，然后在子类中实现。模版继承也可以在父模版中先定义好一些子模版需要用到的代码，然后子模版直接继承就可以了。

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多因子尝试（一）：因子加权方法在选股中的应用

等权重 IC均值加权 ICIR加权最大化IR加权半衰IC加权其中，第4种方法中需要估计因子的协方差阵，采用了两种不同的方法估计协方差阵，对结果进行对比。...IC均值加权组合以各因子滚动24个月的IC均值作为因子的权重，因子的加权和为因子得分。IC绝对值越大，表明因子与收益的相关性越大，在因子短期动量的假设下，因子赋予的权重应该更大。 ? ?...ICIR加权组合以各因子滚动24个月的ICIR作为因子的权重，因子的加权和为因子得分，与IC加权相比，这种方法既考虑到了因子与收益的相关性，又考虑到了因子的波动性。 ? ?...最大化IR加权这种方法相较于ICIR，额外考虑了因子间的相关性，如果因子间存在较高相关性，会导致风险的重复暴露，在因子表现好的时候收益更大，因子表现差的时候损失也更大，对于这种情况，一般会通过因子正交化的方式进行处理...参考文献安信证券－多因子系列报告之一：基于因子IC的多因子模型金融工程-半衰IC加权在多因子选股中的应用

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基于 Traefik 的加权灰度发布

众所周知，Traefik 是云原生生态中的一个爆款的反向代理和负载均衡器。我们无论如何定义、赞美它都不为过。...其简要示意图如下所示：因此，我们需要让 Traefik 在相同服务的 Docker 容器之间进行加权负载平衡。...基于 Traefik 1.x 进行加权负载平衡其实，从官方给予的相关文档可以看出，基于 Traefik 1.x 的灰度相对而言，还是较为简单。...在研究了 V2 文档之后，我再也找不到 weight 相关指令了。接踵而来的便是“加权循环服务（WRR）“。 WRR 能够基于权重在多个服务之间进行负载平衡。...的配置，我们这里主要基于 Docker 中，当然，也可以用在 Kubernetes 集群中的，基于此场景，我们需要通过一个 ConfigMap 对象，将配置文件内容挂载到 Traefik 的 Pod

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