


APLIKASI DUNIA SEBENAR: Statistik untuk Sains Data
Ini adalah kalkulator yang agak mudah. mu di sini ialah min bagi pembolehubah rawak dan sigma ialah satu sisihan piawai daripada min. Anda sedang menjalankan tugas melakukan perkara yang orang lakukan dan anda perlu mengira kebarangkalian kejayaan di sekitar min dan dalam parameter yang kami takrifkan di sini sebagai batas_bawah dan batas_ atas.
Kod ini dalam Python.
Dipermudahkan supaya anda tahu perkara yang anda hadapi.
Hasilnya hendaklah:
Peratusan markah antara 808 dan 1450 adalah lebih kurang 88.14%.
# Set the parameters mu = 1359 sigma = 77 lower_bound = 808 upper_bound = 1450 # Calculate the z-scores for the lower and upper bounds z_lower = (lower_bound - mu) / sigma z_upper = (upper_bound - mu) / sigma # Calculate the probabilities using the cumulative distribution function (CDF) prob_lower = norm.cdf(z_lower) prob_upper = norm.cdf(z_upper) # Calculate the percentage between the bounds percentage = (prob_upper - prob_lower) * 100 print(f"The percentage of scores between {lower_bound} and {upper_bound} is approximately {percentage:.2f}%.")
Atas ialah kandungan terperinci APLIKASI DUNIA SEBENAR: Statistik untuk Sains Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pasang PYODBC: Gunakan perintah PipinstallPyoDBC untuk memasang perpustakaan; 2. Sambungkan SQLServer: Gunakan rentetan sambungan yang mengandungi pemacu, pelayan, pangkalan data, uid/pwd atau aman 3. Semak pemacu yang dipasang: Jalankan pyodbc.drivers () dan tapis nama pemacu yang mengandungi 'SQLServer' untuk memastikan nama pemacu yang betul digunakan seperti 'ODBCDriver17 untuk SQLServer'; 4. Parameter utama rentetan sambungan

Gunakan httpx.asyncclient untuk memulakan permintaan HTTP asynchronous dengan cekap. 1. Asas mendapatkan permintaan menguruskan pelanggan melalui asyncwith dan gunakan AwaitClient.get untuk memulakan permintaan yang tidak menyekat; 2. Menggabungkan Asyncio.Gather untuk menggabungkan dengan asyncio.Gather dapat meningkatkan prestasi dengan ketara, dan jumlah masa adalah sama dengan permintaan yang paling lambat; 3. Menyokong pengepala adat, pengesahan, tetapan base_url dan masa tamat; 4. Boleh menghantar permintaan pos dan membawa data JSON; 5. Beri perhatian untuk mengelakkan pencampuran kod asynchronous segerak. Sokongan proksi perlu memberi perhatian kepada keserasian back-end, yang sesuai untuk crawler atau agregasi API dan senario lain.

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose

Artikel ini bertujuan untuk membantu pemula Sqlalchemy menyelesaikan peringatan "RemovedIn20warning" yang ditemui apabila menggunakan create_engine dan kesilapan penutupan "resourceclosederror" berikutnya. Artikel ini akan menerangkan punca amaran ini secara terperinci dan memberikan langkah -langkah tertentu dan contoh kod untuk menghapuskan amaran dan memperbaiki isu sambungan untuk memastikan anda dapat menanyakan dan mengendalikan pangkalan data dengan lancar.

shutil.rmtree () adalah fungsi dalam python yang secara rekursif memadam seluruh pokok direktori. Ia boleh memadam folder yang ditentukan dan semua kandungan. 1. Penggunaan Asas: Gunakan shutil.rmtree (Path) untuk memadam direktori, dan anda perlu mengendalikan fileNotFoundError, PermissionError dan pengecualian lain. 2. Aplikasi Praktikal: Anda boleh membersihkan folder yang mengandungi subdirektori dan fail dalam satu klik, seperti data sementara atau direktori cache. 3. Nota: Operasi penghapusan tidak dipulihkan; FileNotFoundError dilemparkan apabila jalan tidak wujud; Ia mungkin gagal kerana kebenaran atau pekerjaan fail. 4.

Pasang pemacu pangkalan data yang sepadan; 2. Gunakan Connect () untuk menyambung ke pangkalan data; 3. Buat objek kursor; 4. Gunakan melaksanakan () atau executemany () untuk melaksanakan SQL dan menggunakan pertanyaan parameter untuk mengelakkan suntikan; 5. Gunakan Fetchall (), dan sebagainya untuk mendapatkan hasil; 6. komit () diperlukan selepas pengubahsuaian; 7. Akhirnya, tutup sambungan atau gunakan pengurus konteks untuk mengendalikannya secara automatik; Proses lengkap memastikan operasi SQL selamat dan cekap.

Kaedah mengisi data Excel ke dalam bentuk web menggunakan Python adalah: pertama menggunakan panda untuk membaca data Excel, dan kemudian gunakan selenium untuk mengawal penyemak imbas untuk mengisi secara automatik dan menyerahkan borang; Langkah -langkah khusus termasuk memasang pandas, openpyxl dan perpustakaan selenium, memuat turun pemacu penyemak imbas yang sepadan, menggunakan pandas untuk membaca nama, e -mel, telefon dan medan lain dalam fail data.xlsx, melancarkan pelayar melalui selenium untuk membuka. Bentuk dan proses semua baris data dalam gelung.

Python adalah alat yang cekap untuk melaksanakan proses ETL. 1. Pengekstrakan data: Data boleh diekstrak dari pangkalan data, API, fail dan sumber lain melalui panda, sqlalchemy, permintaan dan perpustakaan lain; 2. Penukaran Data: Gunakan panda untuk pembersihan, penukaran jenis, persatuan, pengagregatan dan operasi lain untuk memastikan kualiti data dan mengoptimumkan prestasi; 3. Pemuatan Data: Gunakan kaedah Pandas 'TO_SQL atau platform awan SDK untuk menulis data ke sistem sasaran, perhatikan kaedah menulis dan pemprosesan batch; 4. Cadangan Alat: Airflow, Dagster, Prefect digunakan untuk penjadualan dan pengurusan proses, menggabungkan penggera log dan persekitaran maya untuk meningkatkan kestabilan dan mengekalkan.
