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python基础笔记

python是跨平台的,它可以运行在Windows、Linux、Mac系统中,要开始学习python程序,首先需要把python安装到电脑上,从python的官网下载需要安装的软件版本,www.python.org,Windows系统下安装完毕后 通过cmd命令调取python,exit()退出 第一个python程序 通过python交互器执行程序,最后用exit()退出python,我们第一个python程序完成,唯一的缺憾是没有保存下来,下次运行还需要再输入一遍代码。 通过print()在括号中加入字符串就可以向屏幕上输出指定的文字 再python交互式命令行中写程序,好处是一下就能得到结果,坏处是没法保存,所以实际开发中我们会使用IDE或文本编辑器来写代码,写完后保存为一个python文件,这样程序就能反复运行,创建一个hello.py文件,并输入print("hello world") 进入指定目录通过python hello.py命令打开程序 变量 在python中变量的定义规则是 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 python中的关...

[python skill]利用python计算T分布下的置信区间

上篇博文中的置信区间计算代码在使用过程中并不准确,本人没并没有搞清楚原因 - - 求大神解答: import numpy as np from scipy import stats X1=np.array([14.65,14.95,8.49,9.51,10.23,2.75]) Xmean=X1.mean() Xstd=X1.std(ddof=1) interval=stats.t.interval(0.95,len(X1-1),Xmean,Xstd) print("置信区间为:",interval) 在计算一个文献中出现的数据时出现了问题: ↑为python代码输出结果 ↑为R输出结果 ↑正确结果。 并没有找到其他现成的包里面的命令用于直接计算T分布下的置信区间,通过查阅资料找到自定义函数实现置信区间的计算: def ci_t (data,confidence=0.95): sample_mean = np.mean(data) sample_std = np.std(data,ddof=1) sample_size = len(data) alpha = 1 - confidence...

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