python正态分布中的normal函数
概念1、正态分布又名高斯分布，是人们最常用的描述连续型随机变量的概率分布。在金融学研究中，收益率等变量的分布假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。因为形状的原因，正态分布曲线也被经常称为钟形曲线。正态分布随机数的生成函数是normal()2、语法为：normal(loc=0.0, scal...
2024-01-10
python二项分布的概率使用
概念1、在概率论和统计学中，两个分布是n个独立的[是/非]试验中成功次数的离散概率分布。二项分布在金融市场的应用2、二项分布常常用于描述金融市场中只有两个结果的重复事件。实例# 导入相关模块import numpy as npimport tushare as tsimport pandas as pdfrom scipy import stats# 设定好接口 注意这...
2024-01-10
pythonbinomial生成二项分布随机数
概念1、在Numpy库中可以使用binomial()函数来生成二项分布随机数。语法binomial(n, p, size=None)参数参数n是进行伯努利试验的次数，参数p是伯努利变量取值为1的概率，size是生成随机数的数量。返回值2、以size给定的形式，返回每次试验事件发生的次数，次数大于等于0且小于等于参数n。注意：每次返回的结...
2024-01-10
python使用choice生成随机数
1、概念通过Numpy包的random模块中的choice()函数，我们可以在Python中生成服从待定概率质量函数的随机数。2、语法choice(a, size=None, replace=True, p=None)3、参数参数a: 随机变量可能的取值序列。参数size: 我们要生成随机数数组的大小。参数replace: 决定了生成随机数时是否是有放回的。4、实例# 以数组形式imp...
2024-01-10
python归并排序的实现原理
原理分析1、把一个序列从中间位置分成两个序列；2、把这两个子序列按第一步继续分成两部分；3、直到所有子序列的长度都是1，也就是说，不能再有二分截止。此时再两两合并成一个有序的序列。实例def merge(arr, low, mid, high): # low 和 high 为整个数组的第一个和最后一个位置索引，mid 为中...
2024-01-10
python归并排序是什么
概念1、归并排序是指首先将列表中的所有元素分成单个子元素，然后将两个元素合并成一组，从小到大排序。2、结束后，两个组的相互合并成一组并排序；直到最后合并成一组并排序，得到最后的排序序列。实例def merge(s1,s2,s): """将两个列表是s1，s2按顺序融合为一个列表s,s为原列表""" # j...
2024-01-10
python希尔排序的使用原理
概念希尔排序是插入排序的最佳版本，也称为减少增量排序。把列表分成n组，比较各组对应的要素的大小，交换位置。原理分析1、将数组列在一个表格中，并将数组分别插入排序，重复这个过程，但每一次都要用更长的列。2、把数组转换成表格是为了更好地理解这个算法，算法本身还是用数组来排序...
2024-01-10
python计数排序法是什么
概念1、计数排序的主要思想是将待排序数据值转化为键，存储在额外开辟的数组空间中。2、计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数，因此计数排序法适用于量大范围小的数据。实例def count_sort(data, maxValue): # 定义计数排序，data是列表数据，maxValue表示值 bucket_len = maxValue + 1 # ...
2024-01-10
jssome方法是什么
概念1、对于数组中的每个元素，但这种方法是，只要一个元素对比结果是true，返回结果是true，相反，所有元素对比结果都是false。2、some为数组中的每一个元素执行一次callback函数，直到找到一个使得callback返回一个“真值”（即可转换为布尔值 true 的值）。语法arr.some(fn[, thisArg])使用注意some() 不会对...
2024-01-10
js中every方法怎么用？
概念1、every方法为数组中的每个元素执行一个callback函数，直到它找到一个让callback返回false。2、用于检测数组中某一个值是否都大于或小于或为true或为false。语法array.every(function(currentValue,index,arr), thisValue)使用注意every() 不会对空数组进行检测every() 不会改变原始数组实例var arr = [1,2,3,4,5]var result =...
2024-01-10
