python编写一个函数p(x),功能是判断参数x是哪一类数据？

def p(x):

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try:

int(x)

if True:

print('是数字类型')

except ValueError:

print('是字符串类型')

p=p*2在python中什么意思

在python里面表示幂运算，传递实参和定义形参（所谓实参就是调用函数时传入的参数，形参则是定义函数是定义的参数）的时候，你还可以使用两个特殊的语法：``*``**。调用函数时使用test(*args)*的作用其实就是把序列args中的每个元素，当作位置参数传进去。比如上面这个代码，如果args等于(1,2,3)，那么这个代码就等价于test(1,2,3)。test(**kwargs)**的作用则是把字典kwargs变成关键字参数传递。比如上面这个代码，如果kwargs等于{'a':1,'b':2,'c':3}，那这个代码就等价于test(a=1,b=2,c=3)。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python最小二乘法拟合与作图

在函数拟合中，如果用p表示函数中需要确定的参数，那么目标就是找到一组p，使得下面函数S的值最小：

这种算法称为最小二乘法拟合。Python的Scipy数值计算库中的optimize模块提供了 leastsq() 函数，可以对数据进行最小二乘拟合计算。

此处利用该函数对一段弧线使用圆方程进行了拟合，并通过Matplotlib模块进行了作图，程序内容如下：

Python的使用中需要导入相应的模块，此处首先用 import 语句

分别导入了numpy, leastsq与pylab模块，其中numpy模块常用用与数组类型的建立，读入等过程。leastsq则为最小二乘法拟合函数。pylab是绘图模块。

接下来我们需要读入需要进行拟合的数据，这里使用了 numpy.loadtxt() 函数：

其参数有：

进行拟合时，首先我们需要定义一个目标函数。对于圆的方程，我们需要圆心坐标(a,b)以及半径r三个参数，方便起见用p来存储：

紧接着就可以进行拟合了， leastsq() 函数需要至少提供拟合的函数名与参数的初始值：

返回的结果为一数组，分别为拟合得到的参数与其误差值等，这里只取拟合参数值。

leastsq() 的参数具体有：

输出选项有：

最后我们可以将原数据与拟合结果一同做成线状图，可采用 pylab.plot() 函数：

pylab.plot() 函数需提供两列数组作为输入，其他参数可调控线条颜色，形状，粗细以及对应名称等性质。视需求而定，此处不做详解。

pylab.legend() 函数可以调控图像标签的位置，有无边框等性质。

pylab.annotate() 函数设置注释，需至少提供注释内容与放置位置坐标的参数。

pylab.show() 函数用于显示图像。

最终结果如下图所示：

用Python作科学计算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

python中实际的显著性水平p值的意义

t检验的显著性p值python_PythonP值

p值是关于假设的强度。 我们基于⼀些统计模型建⽴假设，并使⽤p值⽐较模型的有效性。 获得p值的⼀种⽅法是使⽤T检验。

这是对零假设的双侧检验，即独⽴观察值'a'的样本的期望值(平均值)等于给定的总体均值popmean。看看下⾯的⼀个例⼦。

from scipy import stats

rvs = stats.norm.rvs(loc = 5, scale = 10, size = (50,2))

print (stats.ttest_1samp(rvs,5.0))

执⾏上⾯⽰例代码，得到以下结果 -

Ttest_1sampResult(statistic = array([-1.40184894, 2.70158009]),

pvalue = array([ 0.16726344, 0.00945234]))

⽐较两个样本

在下⾯的例⼦中，有两个样本可以来⾃相同或不同的分布，想要测试这些样本是否具有相同的统计特性。

ttest_ind - 计算两个独⽴样本得分的T检验。 对于两个独⽴样本具有相同平均(预期)值的零假设，这是⼀个双侧检验。 该测试假设⼈⼝默认具有相同的差异。

如果观察到来⾃相同或不同⼈群的两个独⽴样本，那么可以使⽤这个测试。 让我们来看下⾯的⼀个例⼦。

from scipy import stats

rvs1 = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)

rvs2 = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)

print (stats.ttest_ind(rvs1,rvs2))

执⾏上⾯⽰例代码，得到以下结果 -

Ttest_indResult(statistic = -0.67406312233650278, pvalue = 0.50042727502272966)

可以使⽤相同长度的新数组进⾏测试，但具有不同的含义。 在loc中使⽤不同的值并测试相同的值。

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当前标题：python中的p函数 python的pie函数
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