我有一个Python pandas数据帧,看起来像这样:
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我有一个元组列表(纬度和经度),我想从其中随机抽取,然后解包,以便在for循环中寻址元组中的每个元素。因为两者都属于一起,所以我不能从两个单独的列表中随机抽取,因为我需要匹配的元素。 list_geo = [(50.111, -7.222), (50.222, -7.333)]
x = random.choice(list_geo) # until here, everything works fine
for a, b in x:
print(a - 1)
print(b + 1) 因为它们是浮点数,所以我不能以这种方式使用它们。解决这个问题的好方法是什么?首先将它们更改为
我有N个随机变量(X1,...,XN),每个变量都分布在特定的边际上(正态,对数正态,泊松...)我想要生成这些变量Xi的p个联合实现的样本,假设这些变量与给定的Copula相关,使用Python 3。我知道R是更好的选择,但我想用Python来实现。 遵循this方法,我设法用高斯Copula做到了这一点。现在我想调整方法,使用阿基米德Copula (Gumbel,Frank...)或者是学生Copula。在高斯copula方法的开始,您可以从多变量正态分布中提取p个实现的样本。为了适应另一种copula,例如二元Gumbel,我的想法是从joint distribution of a b