我正在寻找一种快速的方法来获得Python中的t检验置信区间,以获得均值之间的差异.与R中的相似:
X1 <- rnorm(n = 10, mean = 50, sd = 10)
X2 <- rnorm(n = 200, mean = 35, sd = 14)
# the scenario is similar to my data
t_res <- t.test(X1, X2, alternative = 'two.sided', var.equal = FALSE)
t_res
日期:
Welch Two Sample t-test
data: X1 and X2
t = 1.6585, df = 10.036, p-value = 0.1281
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-2.539749 17.355816
sample estimates:
mean …我想创建一个空向量并在Julia中附加一个数组.我怎么做？
x = Vector{Float64}
append!(x, rand(10))
结果是
`append!` has no method matching append!(::Type{Array{Float64,1}}, ::Array{Float64,1})
谢谢.
使用Andrew Ng的类中的示例(使用正规方程找出线性回归的参数):
使用Python:
X = np.array([[1, 2104, 5, 1, 45], [1, 1416, 3, 2, 40], [1, 1534, 3, 2, 30], [1, 852, 2, 1, 36]])
y = np.array([[460], [232], [315], [178]])
? = ((np.linalg.inv(X.T.dot(X))).dot(X.T)).dot(y)
print(?)
结果:
[[ 7.49398438e+02]
[ 1.65405273e-01]
[ -4.68750000e+00]
[ -4.79453125e+01]
[ -5.34570312e+00]]
朱莉娅:
X = [1 2104 5 1 45; 1 1416 3 2 40; 1 1534 3 2 30; 1 852 2 1 36]
y = [460; 232; 315; 178]
? = ((X' * X)^-1) …我想用Bokeh绘制一个完整的pandas DataFrame.即,我正在寻找第三行的Bokeh等价物:
import pandas as pd
income_df = pd.read_csv("income_2013_dollars.csv", sep='\t', thousands=',')
income_df.plot(x="year")
目前有办法做到这一点,还是我必须分别传递每个y值？
我有一个函数,我在其中规范化DataFrame的前N列.我想返回规范化的DataFrame,但保留原文.然而,似乎该函数也改变了传递的DataFrame!
using DataFrames
function normalize(input_df::DataFrame, cols::Array{Int})
norm_df = input_df
for i in cols
norm_df[i] = (input_df[i] - minimum(input_df[i])) /
(maximum(input_df[i]) - minimum(input_df[i]))
end
norm_df
end
using RDatasets
iris = dataset("datasets", "iris")
println("original df:\n", head(iris))
norm_df = normalize(iris, [1:4]);
println("should be the same:\n", head(iris))
输出:
original df:
6x5 DataFrame
| Row | SepalLength | SepalWidth | PetalLength | PetalWidth | Species |
|-----|-------------|------------|-------------|------------|----------|
| 1 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | "setosa" |
| 2 | 4.9 | …我在 MacOS 上运行 RStudio，需要使用一些自定义命令行工具，例如csvcut（部分csvkit）来实现我们团队中的多个人将在他们的机器上使用的功能。
如果我在终端中从 R运行system('pip install csvcut)（我使用此命令作为示例；通常，我会运行csvcut），它会工作（检查是否已安装最后一个版本等），就像我从命令行终端。
如果我在 RStudio 中做同样的事情：
> system('pip install csvkit')
sh: pip: command not found
如果我which pip在终端中执行并将地址复制粘贴到 RStudio 中，它会起作用：
system('/anaconda3/anaconda/bin/pip install csvkit')
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): csvkit in /anaconda3/anaconda/lib/python3.4/site-packages
# etc.
^ 如果我只是system('pipinstall csvkit')在终端中从 R执行，那就是输出。
不幸的是，我什which pip至无法在 RStudio 中运行。（另外，我不能自动pip install csvkit为其他人的机器，因为它需要 sudo 访问权限。）如果有办法将 RStudio 指向 R 的路径，那会更容易。
我在一些网站上找到了说要创建一个.Renviron文件并在其中包含R_LIBS_USER=~/R/library一行的说明，但这没有帮助。
是否存在已经存在的函数来从R中的xgboost模型获得部分依赖图？我看到了使用mlr包的例子,但它似乎需要一个mlr特定的包装类.我有点不清楚是否有办法将xgboost模型转换为该类.
我对R有更多的经验data.table,但我正在努力学习pandas.在data.table,我可以做这样的事情:
> head(dt_m)
event_id device_id longitude latitude time_ category
1: 1004583 -100015673884079572 NA NA 1970-01-01 06:34:52 1 free
2: 1004583 -100015673884079572 NA NA 1970-01-01 06:34:52 1 free
3: 1004583 -100015673884079572 NA NA 1970-01-01 06:34:52 1 free
4: 1004583 -100015673884079572 NA NA 1970-01-01 06:34:52 1 free
5: 1004583 -100015673884079572 NA NA 1970-01-01 06:34:52 1 free
6: 1004583 -100015673884079572 NA NA 1970-01-01 06:34:52 1 free
app_id is_active
1: -5305696816021977482 0
2: -7164737313972860089 0
3: -8504475857937456387 0 …我有一个数字（整数或浮点数）值数组（它实际上是 DataFrame 对象中的一列），并且想将例如所有 0 实例替换为“NaN”或某些文本。（或转换 1-->"M" 和 2-->"F"。）
我遇到的问题是，当我编写时array[i] = "text"，出现错误：
`convert` has no method matching convert(::Type{Int64}, ::ASCIIString)
我该如何解决这个问题？另外，做 Pandas 等价的最有效方法是什么df.column.replace({1:"M", 2:"F"}, inplace=True)？
我确实尝试过这个：
df[:sex] = [ {1 => "M", 2 => "F"}[i] for i in df[:sex] ]
...但是当我只替换某些值时会遇到问题（然后我收到“找不到键 X”错误，因为我从 [:sex] 传递了一个不在我的字典中的值）。
我想将散景图（来自 IPython 笔记本）作为 svg 文件嵌入到我的博客中。目前有没有办法将绘图保存为 svg？
我试图查看文档，但有点不清楚。