###Z=X+Y型概率密度的求解### @(概率论) Z = g ( X , Y ) Z = g(X,Y) Z=g(X,Y) 总结过一次，一般方法是可以由分布函数再求导得到概率密度，计算一定更要小心才能得到正确的解...这个具有一般性，即如果Z = X-Y，则对x积分时，y替换为y = x-z即可。 看一道例子，运用这种方法很快，但是一定要小心求得正确解，否则毫无意义。...设随机变量(X,Y)的概率密度是： f ( x , y ) = { 3 x , 0 x y x , 0 , 其 他 f(x,y) = \begin{cases} 3x,...&0xyx, \\ 0,&其他 \end{cases} f(x,y)={ 3x,0,0xyx,其他 求随机变量Z = X-Y的概率密度 f Z ( z ) f_Z(z...现在不是求二重积分而是一重积分，但是可以用二重积分的思想：认为是对z积分以后现在再对x积分，因此，x的取值是在垂直于z的取值范围内画一条红线，穿过阴影区域的上下限值，因此是(z,1)，这才是真正的完整的解法
01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...(←是大写的i不是小写的L） y~x+I(z^2）的含义： y~x+z^2的含义： （因为z没法和自己交互） 那么，y~x+w+z和y~x+I(w+z)有什么区别呢？...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义： 可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。
DataFrame 和先前选择的"horsepower"、"mpg"列分别作为 x 和 y 传递。...='magma_r') 在 Altair 条形图中，我们传递 df、x 和 y，并根据"origin"特征指定颜色。...ax = sns.stripplot(data=df, y= ‘horsepower’, x= ‘cylinders’) 对于 Altair 图，我们使用 mark_tick 命令生成具有相同变量的带状图...这两个图表在传达气缸数之间的关系方面似乎同样有效。对于 Altair 图，我们会发现 x 和 y 列在语法中已互换，以避免出现更高和更窄的图。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。
继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方： /*改变xy轴颜色*/ axisLine:...{ color: '#e33b38', width: 1, //这里是为了突出显示加上的...} }, 写一个实例的代码如下： <!...type: 'category', boundaryGap: false, /*改变x轴颜色...yAxis: { splitLine: { show: false }, /*改变y轴颜色
最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例 输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：
BOSHIDA DC电源模块具有不同的安装方式和安全规范DC电源模块是将低压直流电转换为需要的输出电压的装置。它们广泛应用于各种领域和行业，如通信、医疗、工业、家用电器等。...安装DC电源模块应严格按照相关的安全规范进行，以确保其正常运行和安全使用。DC电源模块的安装方式主要有固定式和可调式两种。固定式DC电源模块的输出电压和电流是固定的，不可调整。...防止过载和短路：DC电源模块应该正确地匹配输出负载，避免过载和短路情况的发生。同时，还应安装过流保护器和短路保护器，以防止设备损坏或使用者受伤。5....定期维护和检查：DC电源模块应定期进行维护和检查，以确保其正常运行和安全使用。任何故障或异常应及时处理。图片正确的安装和使用DC电源模块是至关重要的。...遵守相关安全规范和标准可以确保设备的长期稳定性和安全性，从而保证电子设备和使用者的安全和健康。
你可以这样定义它： chart = alt.Chart(cars) Chart有三个基本方法：数据（data）、标记（mark）和编码（encode），使用它们的格式如下： alt.Chart(data...标记和编码则决定着绘制图表的样式，下面着重介绍这两部分。 标记可以让用户在图中以不同形状来表示数据点，比如使用实心点、空心圆、方块等等。...常用的编码有： x: x轴数值 y: y轴数值 color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape: 标记点的形状 size: 标记点的大小 row: 按行分列图片 column:...例如统计不同油耗区间的汽车数量，对X轴使用alt.X()，指定数据和间隔大小，对Y轴使用count()统计数量。...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API： ? 在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。 ?
Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...标记和编码则决定着绘制图表的样式，下面着重介绍这两部分。 标记可以让用户在图中以不同形状来表示数据点，比如使用实心点、空心圆、方块等等。...常用的编码有： x: x轴数值 y: y轴数值 color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape: 标记点的形状 size: 标记点的大小 row: 按行分列图片 column:...例如统计不同油耗区间的汽车数量，对X轴使用alt.X()，指定数据和间隔大小，对Y轴使用count()统计数量。...在绘制图片的代码后面，调用interactive()模块，就能实现平移、缩放： Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API： 在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...join B b on a.ID = b.id where b.C_DATE <= trunc(sysdate)-1000; 我们知道在CBO优化器模式下，Oralce会基于Cost成本，来选择执行计划...CF高，索引扫描的成本，会更高些，SELECT返回所有列，需要考虑回表，因此干脆不回表，选择全表扫描，从Cost能看出，HINT索引的值更高。...从10053能看到SELECT的执行计划成本计算，根本没考虑索引，鉴于SELECT *和较高的CF，能不回表就不回表了， PLAN_TABLE_OUTPUT ----------------------...SELECT和DELETE即使条件相同，相应的执行计划，可能还是有差别，归根结底在于Cost的计算和判断，如上例所示，可能会考虑是否需要回表、CF值高低等因素，所以Oracle在这方面还是很智能的，优化器的算法
擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包，比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2，但它不支持 Python；以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib...决定什么数据应该作为x轴，什么作为y轴；图形中数据标记的大小和颜色。 Encoding. 指定数据变量类型。日期变量、量化变量还是类别变量？...基于以上三个参数，Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。 Altair 最让人着迷的地方是，它能够合理的选择颜色。...如果变量类型指定为类别变量，那么 Altair 会为每个类别赋予不同的颜色。（例如 红色，黄色，蓝色） 补充：Vega-Lite 有两种类型的类别变量：名义变量和序数变量。...从图中可以看到，每个国家都用了不同的颜色表示。我们仅仅改变了变量 country_id 的编码，即用 N (Nominal 名义变量)替换了 Q (Quantitative 量化变量)。
函数，就可以更换不同的图表类型 mark_bar 也可以传入各种参数， width 设置了 bar 之间的空隙 白银 创建一个分面散点图： import altair as alt import pandas...可以从图中看出来，不同的颜色代表不同的分类(因为绑定数据源中的 category 列)。...点的大小，代表不同的 size 列的值 tooltip 参数，使得当鼠标停在泡泡上面时，会出现提示信息 王者 接下来才是 altair 的核心，还是前面的泡泡图，不过可以缩放平移交互： import altair...编码省略... ).properties( # 属性省略... ).add_selection( brush ) 在散点图的属性中，我们使用 add_selection() 方法将区域选择器应用于散点图...这样当我们在散点图中选择区域时，下方的柱状图会根据所选择的区域显示相应的数据。
本文将重点比较Bokeh和Altair这两个常用的Python数据可视化库，探讨它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。...创建一个散点图，x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，颜色根据鸢尾花的种类进行编码。...使用Altair的mark_circle方法创建散点图，并指定x、y、color等属性。...最后通过.properties方法设置图表标题、宽度和高度，并调用.interactive()方法使图表具有交互功能。...通过以上示例和比较，我们可以看出，Bokeh和Altair都是功能强大的Python可视化库，它们各有优劣，选择合适的库取决于具体的需求和个人偏好。
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...在每次迭代中，扩展版本由原始数据与水平连接的混洗列的副本组成。我们只维护在每次迭代中的特征： 比最好的随机排序特征具有更高的重要性； 比随机因素（使用二项式分布）好于预期。...我们开始拟合和调整我们的梯度提升（LGBM）。我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。...我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。...使用 RFE 选择某个特征的次数（左）；使用 RFE + SHAP 选择某个特征的次数（右） 在我们的案例中，具有标准重要性的 RFE 显示是不准确的。
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...在每次迭代中，扩展版本由原始数据与水平连接的混洗列的副本组成。我们只维护在每次迭代中的特征： 比最好的随机排序特征具有更高的重要性； 比随机因素（使用二项式分布）好于预期。...我们开始拟合和调整我们的梯度提升（LGBM）。我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 ? 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。...我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。...使用 RFE 选择某个特征的次数（左）；使用 RFE + SHAP 选择某个特征的次数（右） 在我们的案例中，具有标准重要性的 RFE 显示是不准确的。
/***************** 对table中的point进行排序，按照type值将x或者y从小到大排 *******************/ defun(TableSort (table type...table_len-1 sortedTable[i]=table[i] ) for(i 0 table_len-2 for(j i+1 table_len-1 if(type=="x"...sortedTable[i] sortedTable[i]=sortedTable[j] sortedTable[j]=temp else if(type=="y"...) mytable=makeTable("table") mytable[0]=3:1 mytable[1]=1:2 mytable[2]=2:3 table1=TableSort(mytable "x"...table1[1]=2:3 table1[2]=3:1 */ mytable[0]=1:3 mytable[1]=2:2 mytable[2]=3:1 table1=TableSort(mytable "y"
当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...语法和灵活性 不同库的语法有什么不同？低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。...改善普通图表的美感 Seaborn是常见绘图类型的热门选择，如柱状图、箱形图、计数图和直方图。Seaborn不仅需要较少的代码来生成这些图，而且它们还具有增强的视觉美感。...优点 简单的可视化语法 Altair利用直观的语法来创建可视化。你只需要指定数据列和编码通道之间的联系，其余的绘图工作都是自动处理的。这种简单性使得信息的可视化变得快速而直观。...Altair建议在处理超过5000个样本的数据集时，在可视化之前对数据进行汇总。处理更大的数据集可能需要额外的步骤来管理数据大小和复杂性。 经验之谈：Altair 是创建复杂统计图表的绝佳选择。
当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...语法和灵活性 不同库的语法有什么不同？低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。...改善普通图表的美感 Seaborn是常见绘图类型的热门选择，如柱状图、箱形图、计数图和直方图。Seaborn不仅需要较少的代码来生成这些图，而且它们还具有增强的视觉美感。...你只需要指定数据列和编码通道之间的联系，其余的绘图工作都是自动处理的。这种简单性使得信息的可视化变得快速而直观。...") alt.Chart(titanic).mark_bar().encode(alt.X("class"), y="count()") Altair简洁的语法允许你专注于数据和它的关系，从而产生高效和富有表现力的可视化
在数据科学和数据可视化领域，生成清晰、漂亮的统计图表对于展示数据和传达见解至关重要。Python中有许多强大的库可以帮助我们实现这一目标，其中Altair库是一个非常流行的选择。...='x', y='y')# 显示图表line_plot.show()柱状图柱状图适合用于比较不同类别的数据。...).mark_point().encode( x='x', y='y', tooltip=['x', 'y'])# 显示图表interactive_scatter.show()选择和筛选数据...Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，具有简洁而强大的接口，使得生成各种类型的图表变得非常简单。...我们提供了多个示例代码来演示如何使用Altair创建不同类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图等。
用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...Altair图形语法 Chart有三个基本方法：数据（data）、标记（mark）和编码（encode），使用它们的格式如下：alt.Chart(data).mark_point().encode( encoding...Encoding:编码方式定义了图片显示的各种属性，如每个图片的位置，图片轴的属性等。这部分是最重要的，记住关键的几个就行。...位置通道：定义位置相关属性： x: x轴数值 y: y轴数值 row: 按行分列图片 column: 按列分列图片 通道描述： color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape:...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
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