python经验正交函数 python生成正交矩阵

python中怎么添加正交表达式

text="男 23岁(1993年3月) 4年工作经验 大专 未婚"

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a=re.findall('工作经验 (.*?) 未婚',text,re.S)

print(a)

最全Python函数知识点，斯坦福教授耗时一月整理！

举例2：

运行结果：

运行结果：

定义：

调用：

我们经常在看别人的代码中，经常出现def(*args, **kwargs)这样的表现形式：

外部变量被改（x由100改为101）：

内部变量外部也可用：

统计程序中的变量，返回的是个字典

结果：

lambda版本写法：

结果：

举例：

使用Python构造经验累积分布函数（ECDF）

对于一个样本序列 ，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为

其中 是一个指示函数，如果 ，指示函数取值为1，否则取值为0，因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。

根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。

首先定义一个类，命名为ECDF：

我们采用均匀分布（Uniform）进行验证，导入 uniform 包，然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次，第二轮抽取1000次，比较输出的结果。

输出结果为：

而我们知道，在真实的0到1均匀分布中， 时， ，从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值，因此格利文科定理得以证明。

文章标题：python经验正交函数 python生成正交矩阵
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