首先让我告诉你，我得到的可能不是我所期望的，也许你可以在这里帮助我。我有以下数据:>>>xarray([3.08,3.1,3.12,3.14,3.16,3.18,3.2,3.22,3.24,3.26,3.28,3.3,3.32,3.34,3.36,3.38,3.4,3.42,3.44,3.46,3.48,3.5,3.52,3.54,3.56,3.58,3.6,3.62,3.64,3.66,3.68])>>>yarray([0.000857,0.001182,0.001619,0.002113,0.002702,0.003351,0.004062,0.004754,0.00546,0.0
首先让我告诉你，我得到的可能不是我所期望的，也许你可以在这里帮助我。我有以下数据:>>>xarray([3.08,3.1,3.12,3.14,3.16,3.18,3.2,3.22,3.24,3.26,3.28,3.3,3.32,3.34,3.36,3.38,3.4,3.42,3.44,3.46,3.48,3.5,3.52,3.54,3.56,3.58,3.6,3.62,3.64,3.66,3.68])>>>yarray([0.000857,0.001182,0.001619,0.002113,0.002702,0.003351,0.004062,0.004754,0.00546,0.0
这三个函数似乎都可以做简单的线性回归，例如scipy.stats.linregress(x,y)numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x,y,1)x=statsmodels.api.add_constant(x)statsmodels.api.OLS(y,x)我想知道这三种方法之间是否有任何真正的区别？我知道statsmodels是建立在scipy之上的，而scipy在很多方面都依赖于numpy，所以我希望它们不会有太大差异，但细节决定成败。更具体地说，如果我们使用上面的numpy方法，我们如何获得其他两种方法默认给出的斜率的p-value？我在Pyt
我知道可以使用以下方法获取多项式特征作为数字:polynomial_features.transform(X)。根据manual，对于二度的特征是:[1,a,b,a^2,ab,b^2]。但是我如何获得高阶特征的描述呢？.get_params()不显示任何功能列表。 最佳答案 顺便说一句，现在有更合适的功能:PolynomialFeatures.get_feature_names.fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesimportpandasaspdimportnumpyas
开始前有必要说一下，这才第二题就碰到了烂尾题，以自己开始的思路交了n次，错了n词，最后才19分，后来看了一下大佬的c++代码（尽然没有c的代码），还好c和c++的差别不是特别大，仔细琢磨一遍后突然发现很多地方可以改进，整理思路在此尝试终于AC，这才第二题啊。。。。Thistime,youaresupposedtofind A+B where A and B aretwopolynomials.InputSpecification:Eachinputfilecontainsonetestcase.Eachcaseoccupies2lines,andeachlinecontainstheinf
开始前有必要说一下，这才第二题就碰到了烂尾题，以自己开始的思路交了n次，错了n词，最后才19分，后来看了一下大佬的c++代码（尽然没有c的代码），还好c和c++的差别不是特别大，仔细琢磨一遍后突然发现很多地方可以改进，整理思路在此尝试终于AC，这才第二题啊。。。。Thistime,youaresupposedtofind A+B where A and B aretwopolynomials.InputSpecification:Eachinputfilecontainsonetestcase.Eachcaseoccupies2lines,andeachlinecontainstheinf
