我想找到几个(Z)列表的第一个、第二个、...数字的平均值和标准差。例如，我有A_rank=[0.8,0.4,1.2,3.7,2.6,5.8]B_rank=[0.1,2.8,3.7,2.6,5,3.4]C_Rank=[1.2,3.4,0.5,0.1,2.5,6.1]#etc(uptoZ_rank)...现在我要取*_Rank[0]的mean和std，*_Rank[1]的mean和std等(即:所有(A..Z)_rank列表中第一位数字的平均值和标准差；所有(A..Z)_rank列表中第2位数字的平均值和标准差；第3位的平均值和标准差……；ETC)。 最佳答案
我想找到几个(Z)列表的第一个、第二个、...数字的平均值和标准差。例如，我有A_rank=[0.8,0.4,1.2,3.7,2.6,5.8]B_rank=[0.1,2.8,3.7,2.6,5,3.4]C_Rank=[1.2,3.4,0.5,0.1,2.5,6.1]#etc(uptoZ_rank)...现在我要取*_Rank[0]的mean和std，*_Rank[1]的mean和std等(即:所有(A..Z)_rank列表中第一位数字的平均值和标准差；所有(A..Z)_rank列表中第2位数字的平均值和标准差；第3位的平均值和标准差……；ETC)。 最佳答案
当天最后一个新手pandas问题:如何为单个系列生成表格？例如:my_series=pandas.Series([1,2,2,3,3,3])pandas.magical_frequency_function(my_series)>>{1:1,2:2,3:3}大量的谷歌搜索使我找到了Series.describe()和pandas.crosstabs，但这些都不能满足我的需要:一个变量，按类别计数。哦，如果它适用于不同的数据类型会很好:字符串、整数等。 最佳答案 也许.value_counts()？>>>importpandas>>>
当天最后一个新手pandas问题:如何为单个系列生成表格？例如:my_series=pandas.Series([1,2,2,3,3,3])pandas.magical_frequency_function(my_series)>>{1:1,2:2,3:3}大量的谷歌搜索使我找到了Series.describe()和pandas.crosstabs，但这些都不能满足我的需要:一个变量，按类别计数。哦，如果它适用于不同的数据类型会很好:字符串、整数等。 最佳答案 也许.value_counts()？>>>importpandas>>>
我需要在Python中计算组合(nCr)，但在math、numpy或stat库中找不到执行此操作的函数。类似于类型的函数:comb=calculate_combinations(n,r)我需要可能组合的数量，而不是实际组合，所以itertools.combinations我不感兴趣。最后，我想避免使用阶乘，因为我要计算组合的数字可能会变得太大，而阶乘会很可怕。这似乎是一个非常容易回答的问题，但是我被关于生成所有实际组合的问题淹没了，这不是我想要的。 最佳答案 见scipy.special.comb(旧版本的scipy中的scipy.
我需要在Python中计算组合(nCr)，但在math、numpy或stat库中找不到执行此操作的函数。类似于类型的函数:comb=calculate_combinations(n,r)我需要可能组合的数量，而不是实际组合，所以itertools.combinations我不感兴趣。最后，我想避免使用阶乘，因为我要计算组合的数字可能会变得太大，而阶乘会很可怕。这似乎是一个非常容易回答的问题，但是我被关于生成所有实际组合的问题淹没了，这不是我想要的。 最佳答案 见scipy.special.comb(旧版本的scipy中的scipy.
简介:我有一个包含30,000多个整数值的列表，范围从0到47(含)，例如[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...]从一些连续分布中采样。列表中的值不一定是按顺序排列的，但是对于这个问题，顺序并不重要。问题:根据我的分布，我想计算任何给定值的p值(看到更大值的概率)。例如，如您所见，0的p值将接近1，而较大数字的p值将趋于0。我不知道我是否正确，但为了确定概率，我认为我需要将我的数据拟合到最适合描述我的数据的理论分布。我认为需要某种拟合优度来确定最佳模型。有没有办法在Python(Scipy或Numpy)中实现这样的分析？你能举一
简介:我有一个包含30,000多个整数值的列表，范围从0到47(含)，例如[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...]从一些连续分布中采样。列表中的值不一定是按顺序排列的，但是对于这个问题，顺序并不重要。问题:根据我的分布，我想计算任何给定值的p值(看到更大值的概率)。例如，如您所见，0的p值将接近1，而较大数字的p值将趋于0。我不知道我是否正确，但为了确定概率，我认为我需要将我的数据拟合到最适合描述我的数据的理论分布。我认为需要某种拟合优度来确定最佳模型。有没有办法在Python(Scipy或Numpy)中实现这样的分析？你能举一
在前文中，实际上我们不仅仅在考虑，抽样分布的置信区间与假设检验方法；实际上，我们面对的是一种特殊的分布。当然，我们都学过概率论，所以我们也知道，这其实就是中心极限定理——特别的，这里是二项分布逼近正态分布的情况，然后我们对它采取标准化操作，变为标准正态分布。以下我们还是从直观的、统计的角度来看待、感受标准正态分布，而不是像概率论教材里那样严谨的从数学上证明。8.标准正态分布上面我们提到的对抽样分布的归一化公式，其中p^\hatpp^是各次实验的统计数据，ppp是问题的真值（实践中，我们用抽样分布的均值μ\muμ来代替，nnn：p^−pp(1−p)n\hatp-p\over\sqrt{p(1-
我需要计算一组非常大的double的平均值(10^9个值)。值的总和超过了double的上限，那么有谁知道计算平均值的任何巧妙的小技巧，而不需要计算总和？我使用的是Java1.5。 最佳答案 您可以calculatethemeaniteratively.该算法简单、快速，每个值只需处理一次，变量永远不会大于集合中的最大值，因此不会溢出。doublemean(double[]ary){doubleavg=0;intt=1;for(doublex:ary){avg+=(x-avg)/t;++t;}returnavg;}在循环内avg始终
