为什么np.var(x)和np.cov(x，y)会给我不同的值？ - 腾讯云开发者社区

X-Y问题会严重浪费我们的时间，浪费我们的精力和资源。我们一定要避免出现X-Y问题。那么，什么是X-Y问题呢？...我举两个例子：请大家看下面这张图：这个同学写的爬虫代码运行一段时间以后，内存会急剧上升，因此它觉得上Requests 有内存泄漏的问题。...甚至有人为了复现这个问题，专门写了很长的代码，搞了几十个线程，循环请求一个网站几十万次来验证Requests在什么情况下会内存泄露。...所谓的X-Y问题，就是发生了一个问题X，但是你根据问题的表象，以为这是问题Y，于是尝试去找Y的答案，从而浪费大量的时间和人力。...然后给出一段脱敏后的，能复现问题的最小代码Demo，这样别人在分析问题的时候，才能帮你找到根本原因，而不是被你自以为是问题的Y牵着鼻子走。

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解析美女出的一道状态机题（x、y和z值）

如果对象创建之后，事件e2、e1、e3、e4、e1和e5按给定顺序发生，请问，事件发生结束后，变量x、y和z值分别是_______________________。 ?...C的缺省子状态是C1，状态机进入C1，执行C1的入口活动z=z*2，z的值变为6。 e1发生，状态机保持在C1，执行动作x=4，x的值变为4。 e3发生，先检查迁移的警戒[z==6]。...e4发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。然后，状态机离开C，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。浅历史状态记住离开时所处的同一层的子状态C2。...然后执行C2的入口活动y=0，y的值变为0。 e5发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。状态机迁移到C的终止状态，触发了完成迁移。图上有完成迁移由C指向A。...离开C时，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。状态机进入A时，执行A的入口活动z=0。因此，最终x=-1，y=1，z=0。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

两个对象值相同(x.equals(y) == true)，但却可有不同的hash code，这句话对不对？

不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。...Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：(1)如果两个对象相同（equals方法返回true），那么它们的hashCode值一定要相同；(2)如果两个对象的hashCode相同，...当然，你未必要按照要求去做，但是如果你违背了上述原则就会发现在使用容器时，相同的对象可以出现在Set集合中，同时增加新元素的效率会大大下降（对于使用哈希存储的系统，如果哈希码频繁的冲突将会造成存取性能急剧下降...(x)必须返回true）、对称性（x.equals(y)返回true时，y.equals(x)也必须返回true）、传递性（x.equals(y)和y.equals(z)都返回true时，x.equals...(z)也必须返回true）和一致性（当x和y引用的对象信息没有被修改时，多次调用x.equals(y)应该得到同样的返回值），而且对于任何非null值的引用x，x.equals(null)必须返回false

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机器学习数学基础：随机事件与随机变量

同样样本的方差可以np.var() 4.3. 协方差和相关系数协方差和相关系数都是描述随机变量X与随机变量Y之间的线性联系程度的数字量。 ?...x.mean(axis=1) # 每一行的均值 x.mean(axis=0) # 每一列的均值 # 方差 np.var(x) np.var(x, axis=1) np.var(x, axis=...0) # 标准差 np.std(x) np.std(x, axis=1) np.std(x, axis=0) 然后我们看看协方差np.cov()： numpy.cov(m, y=None, rowvar...最后再看一个有意思的现象： x = [1, 2, 3, 4] np.var(x) * 4 # 5.0 np.cov(x) * 3 # 5.0 就是当x是一个变量的时候， np.cov和np.var...那如果想这时候让cov也求有偏，就指定np.cov(x, ddof=0) ，这时候就和np.var(x)的结果一样了。

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机器学习速查笔记-Numpy篇

返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。...()[num]就是把数组y的元素反向输出，例如np.argsort()[-1]即输出x中最大值对应的index，np.argsort()[-2]即输出x中第二大值对应的index shape（属性）返回元组...reshape函数生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，不管是改变新数组还是原始数组的元素，另一个数组也会随之改变：关于Python中reshape函数参数-1的意思？...,9 ],[ 4 ,2 ,9],[ 4 ,7 ,2]]) >>> np.cov(X) array([[ 7...y]) 这里x,y是可选参数，condition是条件，这三个输入参数都是array_like的形式；而且三者的维度相同当conditon的某个位置的为true时，输出x的对应位置的元素，否则选择y

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2. 简单线性回归

(x_i))^2∑(yi−f(xi))2 print("误差平方和：%.2f" % np.mean((model.predict(X)-y)**2)) 误差平方和：1.75 方差 var(x)=∑...variance = ((X-x_bar)**2).sum()/(len(X)-1) variance # 23.2 np.var(X, ddof=1) # np内置的方差，ddof为校正选项 ###...协方差 cov(x,y)=∑(xi−xˉ)(yi−yˉ)n−1cov(x,y) = \frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i - \bar y)}{n-1}cov(x,y)=n−1∑(xi...−xˉ)(yi−yˉ) # 协方差，两个变量之间的相关性 y_bar = y.mean() covariance = np.multiply((X-x_bar).transpose(), y-y_bar...).sum()/(len(X)-1) covariance # 22.65 np.cov(X.transpose(), y) array([[23.2 , 22.65], [22.65,

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怎么样描述你的数据——用python做描述性分析

x和x_with_nan都是list。不同之处在于x_with_nan包含一个nan值。也就是空值(缺失值)，这样的数据在分析中十分常见。...(y) >>> mean_ 8.7 在上面的示例中，mean()是一个函数，但是您也可以使用相应的方法 >>> mean_ = y.mean() >>> mean_ 8.7 如果包含nan，numpy也会返回..._ 123.19999999999999 当然更简单的方法是直接使用函数,不过有nan还是会返回nan >>> var_ = statistics.variance(x) >>> var_ 123.2...>>> statistics.variance(x_with_nan) nan 放在numpy里面就更简单了，可以使用np.var()或者.var() >>> var_ = np.var(y, ddof.../ (n - 1)) >>> cov_xy 19.95 numpyh和pandas都有可以返回协方差矩阵函数cov() # numpy >>> cov_matrix = np.cov

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

算术平方根，a为浮点数类型：np.sqrt(a) 对数：np.log(a) 修剪数组，将数组中小于x的数均换为x，大于y的数均换为y：a.clip(x,y) 所有数组元素乘积：a.prod()...数组元素的累积乘积：a.cumprod() 数组元素的符号：np.sign(a)，返回数组中各元素的正负符号，用1和-1表示数组元素分类：np.piecewise(a,[条件]，[返回值])，分段给定取值...np.cov(x)，np.cov(x,y) 计算矩阵的迹（对角线元素和）：a.trace() 相关系数：np.corrcoef(x,y) 给出对角线元素：a.diagonal() 四、线性代数估计线性模型中的系数...(A) 解形如AX=b的线性方程组：np.linalg.solve(A,b) 求矩阵的特征值：np.linalg.eigvals（A）求特征值和特征向量：np.linalg.eig(A) Svd...(poly) 多项式在某点上的值：np.polyval(poly,x[n]),返回poly多项式在横轴点上x[n]上的值两个多项式做差运算： np.polysub(a,b) Matpoltlib

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

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2023-05-23：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，

2023-05-23：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。...5.编写函数 Sets0() int 返回当前并查集中集合的数量，直接返回结构体字段 Sets 的值即可。...6.编写函数 numSimilarGroups(strs []string) int，遍历每对字符串，如果它们属于不同的集合，判断它们是否相似，如果是相似的则将它们合并到同一个集合中，最终返回并查集中剩余的集合数量...并查集合并操作的时间复杂度为 $\alpha(n)$，其中 $\alpha(n)$ 是反阿克曼函数的某个很小的值，可以看作是常数级别的时间复杂度，因此对总时间复杂度的贡献可以忽略不计。...因此，最终的时间复杂度为 $O(n^2m)$。空间复杂度：主要由并查集所用的空间和额外的辅助变量所占用的空间构成。

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Python 数据相关性分析

方差和期望一样，对于连续和离散的随机变量有着不同的定义，具体定义如下：对于连续随机变量对于离散随机变量与期望类似，这里我们一般只考虑离散变量的方差。...还有一点值得注意，我们上面的离散变量方差公式，最后是除以 n ，但实际上，我们计算样本方差的时候一般会使用 n-1 ，具体原因可以参考知乎《为什么样本方差（sample variance）的分母是 n...# 协方差 def covariance(x, y): n = len(x) return dot(de_mean(x), de_mean(y)) / (n -1) # 相关系数 def correlation...(x, y): stdev_x = standard_deviation(x) stdev_y = standard_deviation(y) if stdev_x > 0 and stdev_y...协方差矩阵数据的看法也不难，我们可以以上面的结果为例，矩阵1行1列，表示的是 a 数据的方差，这和我们上面的计算结果一致，然后1行2列和2行1列分别是 a b 以及 b a 的协方差，所以他们的值是一样的

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NumPy 1.26 中文文档（四十二）

请注意，对于浮点数输入，均值是使用输入数据的相同精度计算的。根据输入数据的不同，这可能会导致结果不准确，特别是对于float32。使用dtype关键字指定更高精度的累加器可以缓解这个问题。...yarray_like, 可选一个包含额外变量和观测值的集合。y 的形状与 x 相同。 rowvar布尔值，可选如果 rowvar 为 True（默认情况），则每行代表一个变量，列中包含观测值。...此外，注意x和y是如何结合在一起的： >>> x = [-2.1, -1, 4.3] >>> y = [3, 1.1, 0.12] >>> X = np.stack((x, y), axis=0)...如果density为 False，则返回的直方图的值等于落入每个 bin 的样本的权重之和。返回： H ndarray，形状(nx, ny) 与样本x和y的二维直方图。...请注意，直方图不遵循笛卡尔坐标系的惯例，其中x值在横轴上，y值在纵轴上。相反，x沿数组的第一个维度(垂直)进行直方图处理，y沿数组的第二个维度(水平)进行直方图处理。

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Python3学习（六十二）：方差、标准差和协方差三者之间的定义与计算

公式：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值，即为协方差。方差，标准差与协方差之间的联系与区别： 1....从这个例子可以看出来，格力个股在2017年3月份是和沪深300指数正相关的，即指数涨，格力也大多是上涨的，只是值偏小，两者之间偏离各自均值的幅度也不同，即，我们知道了2者正相关，但是不知道正相关的幅度是大是小...这里就要说下贝赛尔修正：在上面的方差公式和标准差公式中，存在一个值为N的分母，其作用为将计算得到的累积偏差进行平均，从而消除数据集大小对计算数据离散程度所产生的影响。...年3月份平均日波动区间为[ 0.006%-0.50%， 0.006%+0.50% ] 而协方差呢，如果我只有格力和沪深300的数据，我拿到的协方差值是0.438529489603，这个值只能表明是正相关的...同时，相关系数的绝对值越接近1，线性关系越显著。计算公式为：就是用X、Y的协方差除以X的标准差乘以Y的标准差。

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Python轻松实现统计学中重要的相关性分析

，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。...方差和期望一样，对于连续和离散的随机变量有着不同的定义，具体定义如下：对于连续随机变量 ? ? 对于离散随机变量 ? 与期望类似，这里我们一般只考虑离散变量的方差。...# 协方差 def covariance(x, y): n = len(x) return dot(de_mean(x), de_mean(y)) / (n -1) # 相关系数 def correlation...(x, y): stdev_x = standard_deviation(x) stdev_y = standard_deviation(y) if stdev_x > 0 and stdev_y...协方差矩阵数据的看法也不难，我们可以以上面的结果为例，矩阵1行1列，表示的是 a 数据的方差，这和我们上面的计算结果一致，然后1行2列和2行1列分别是 a b 以及 b a 的协方差，所以他们的值是一样的

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详解Python科学计算扩展库numpy中的矩阵运算（1）

= np.matrix([[1,2], [3,4]]) # 逆矩阵 >>> y = np.linalg.inv(x) >>> x * y matrix([[ 1.00000000e+00, 1.11022302e...([1,1,1,1,1]) array(0.0) >>> x = [-2.1, -1, 4.3] >>> y = [3, 1.1, 0.12] >>> X = np.vstack((x,y))...# 协方差 >>> print(np.cov(X)) [[ 11.71 -4.286 ] [ -4.286 2.14413333]] >>> print(np.cov...(x, y)) [[ 11.71 -4.286 ] [ -4.286 2.14413333]] >>> print(np.cov(x)) 11.709999999999999...---------------- 今日习题：表达式10 ** 2 ** 3的值是什么，原因是什么？

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一种有效自由度的python实现与双尾t检验测试

X 和 Y 在时间滞后 j 处的自相关。...第二项 �∑�=1��−��(�) 是关于自相关系数的求和部分，其中是一种加权系数，用于调整每个时间滞后的贡献，\rho_{xx}(j)\rho_{yy}(j) 表示X和Y在时间滞后j处的自相关系数的乘积...Y): Neff = 1 / N # 初始化Neff的值为1 / N ρ_xx = sm.tsa.acf(X, nlags=N-1) # 计算X的自相关系数 ρ_yy =...= np.array([min(x), max(x)]) fill_y = t_critical * np.sqrt((np.var(sample1) / n1) + (np.var(sample2)...= np.array([min(x), max(x)]) fill_y = t_critical2 * np.sqrt((np.var(sample1) / n1) + (np.var(sample2)

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BN、LN、IN、GN、SN归一化

归一化后的值，y=γx’+β 加入缩放平移变量的原因是：不一定每次都是标准正态分布，也许需要偏移或者拉伸。...# momentum：动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。 # affine：布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数。...BN与LN的区别在于： (1)、LN中同层神经元输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差； (2)、BN中则针对不同神经元输入计算均值和方差，同一个batch中的输入拥有相同的均值和方差...# momentum：动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。 # affine：布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数。...# momentum：动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。 # affine：布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数。

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机器学习算法（四）之PCA降维算法代码

PCA降维的算法的代码，可以使用sklearn进行直接进行调用，调用的代码如下：将sklearn机器学习框架进行安装 pip install sklearn 调用sklearn工具包用来进行PCA数据降维...导入矩阵与数组计算扩展包 import numpy as np 定义标准化的函数 def BatchNormalize(X): mu = np.mean(X,axis=0) sigma =...],[1,2.5,1.1,0.6,0.6,1.3,0.5,207,208,1.0]]) 降维计算 x = x.T #计算x矩阵的转置矩阵 x,mu,sigma = BatchNormalize(x)...c = np.cov(x.T) #np.cov计算矩阵X的协方差 w,v = np.linalg.eig(c) #协方差矩阵的特征值和特征向量 v = v[:,0:2] #主成分分析取前两列 y = np.dot...AI学习的道路上，一起学习进步~

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协方差矩阵计算实例「建议收藏」

1、别把样本数和维度数搞混了具体进行计算容易懵的原因就是很容易把样本数和维度数搞混，维度数n，那么得到的协方差矩阵就是n*n的，和样本数没啥关系。...这里还是要明确一下，维度数即是每条样本中的变量数，协方差即是对不同变量的同向程度进行的衡量，下面举个例子来具体说明一下。...2、实例说明一下样本：一共4条，2维的这里再强调一下，每条样本都是2维的，即每条样本都包含对两个变量（X和Y）的一个观察（observation）。...所以 X=[1,2,4,1] Y=[2,3,2,5] 对应的协方差矩阵为：我自己感觉这比第几列减均值啥的要好理解。...实际计算一下： a、首先把每条样本转置一下，组成样本矩阵： b、求X、Y的均值 c、求协方差所以协方差矩阵为： 4、python中验证 numpy中提供了计算协方差矩阵的接口

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最全Normalization！建议收藏，面试必问！

对x做归一化，加入缩放和平移变量和 ,归一化后的值，适用于判别模型中，比如图片分类模型。...控制梯度爆炸防止梯度消失以函数为例，函数使得输出在之间，实际上当输入过大或者过小，经过sigmoid函数后输出范围就会变得很小，而且反向传播时的梯度也会非常小，从而导致梯度消失，同时也会导致网络学习速率过慢...对于与而言，取的是不同样本的同一个特征，而取的是同一个样本的不同特征。...在和都能使用的场景中，的效果一般优于，原因是基于不同数据，同一特征得到的归一化特征更不容易损失信息。...我们现在可以使用一种叫做的算法。是用来近似计算矩阵最大的特征值（主特征值）和其对应的特征向量（主特征向量）的。

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如何提问：为什么X-Y问题会浪费大家的时间？

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两个对象值相同(x.equals(y) == true)，但却可有不同的hash code，这句话对不对？

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