Python語言:想寫一個函數(shù)實現(xiàn)如果實際值與期望值不等,則輸出實際值與期望值.

先說一下, 期望的英文是expect, 不是respect

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然后上代碼:

def compare(o, e, n):

if len(o)!=len(e) or len(o)!=len(n):

exit()

diff = []

for i in range(len(o)):

if(o[i]!=e[i]):

diff.append(i)

if diff:

print "%-15s%-15s" %("OutputValue", "ExpectedValue")

for i in diff:

print "%5s= %-10d%5s= %-10d" %(n[i], o[i], n[i], e[i])

Python中的正態(tài)分布統(tǒng)計

正態(tài)分布：

若隨機(jī)變量x服從有個數(shù)學(xué)期望為μ,方差為σ2 的正態(tài)分布，記為N(μ,σ)

其中期望值決定密度函數(shù)的位置，標(biāo)準(zhǔn)差決定分布的幅度，當(dāng)υ=0，σ=0 時的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

判斷方法有畫圖/k-s檢驗

用python求離散變量的期望值!

離散型很簡單，一個一個列出來就可以了

連續(xù)型的話，也不難，看具體的吧

比如兩個連續(xù)型X、Y

現(xiàn)在條件可以任意給，比如知道X、Y的密度函數(shù)，那直接用xy乘以聯(lián)合密度函數(shù)的定積分就可以了。

Python的函數(shù)和參數(shù)

parameter 是函數(shù)定義的參數(shù)形式

argument 是函數(shù)調(diào)用時傳入的參數(shù)實體。

對于函數(shù)調(diào)用的傳參模式，一般有兩種：

此外，

也是關(guān)鍵字傳參

python的函數(shù)參數(shù)定義一般來說有五種: 位置和關(guān)鍵字參數(shù)混合 ， 僅位置參數(shù) ， 僅關(guān)鍵字參數(shù) ， 可變位置參數(shù) ， 可變關(guān)鍵字參數(shù) 。其中僅位置參數(shù)的方式僅僅是一個概念，python語法中暫時沒有這樣的設(shè)計。

通常我們見到的函數(shù)是位置和關(guān)鍵字混合的方式。

既可以用關(guān)鍵字又可以用位置調(diào)用

或

這種方式的定義只能使用關(guān)鍵字傳參的模式

f(*some_list) 與 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等價的

網(wǎng)絡(luò)模塊request的request方法的設(shè)計

多數(shù)的可選參數(shù)被設(shè)計成可變關(guān)鍵字參數(shù)

有多種方法能夠為函數(shù)定義輸出：

非?；逎?/p>

如果使用可變對象作為函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)，會導(dǎo)致默認(rèn)參數(shù)在所有的函數(shù)調(diào)用中被共享。

例子1：

addItem方法的data設(shè)計了一個默認(rèn)參數(shù)，使用不當(dāng)會造成默認(rèn)參數(shù)被共享。

python里面，函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)被存在__default__屬性中，這是一個元組類型

例子2：

在例子1中，默認(rèn)參數(shù)是一個列表，它是mutable的數(shù)據(jù)類型，當(dāng)它寫進(jìn) __defauts__屬性中時，函數(shù)addItem的操作并不會改變它的id，相當(dāng)于 __defauts__只是保存了data的引用，對于它的內(nèi)存數(shù)據(jù)并不關(guān)心，每次調(diào)用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的數(shù)據(jù)，它是一個共享數(shù)據(jù)。

如果默認(rèn)參數(shù)是一個imutable類型，情況將會不一樣,你無法改變默認(rèn)參數(shù)第一次存入的值。

例子1中，連續(xù)調(diào)用addItem('world') 的結(jié)果會是

而不是期望的

新聞標(biāo)題：python期望值函數(shù) matlab求期望值函數(shù)
新聞來源：http://www.rwnh.cn/article14/hiiige.html

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