锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python估计函数误差 python求均方误差

IT技术计算

如何用Python进行线性回归以及误差分析如何用Python进行线性回归以及误差分析
　如果你想要重命名 ， 只需要按下：
CTRL-b
状态条将会改变，这时你将可以重命名当前的窗口
一旦在一个会话中创建多个窗口 ， 我们需要在这些窗口间移动的办法 。窗口像数组一样组织在一起 ， 从0开始用数字标记每个窗口 ， 想要快速跳转到其余窗口：
CTRL-b 《窗口号》
如果我们给窗口起了名字，我们可以使用下面的命令找到它们：
CTRL-b f
也可以列出所有窗口：
CTRL-b w
Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据 。
按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：
在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据，那么
需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan
因此，当数据存在缺测数据时 ， 通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足 。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用 。
另外，
也可以直接将a中缺失值全部填充为0 。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
【python估计函数误差 python求均方误差】其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可 。
皮尔逊相关系数：
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了 ， numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算 。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：
这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度 。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时 ， 我们需要循环来实现 。
其中a[time,lat,lon]，b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：
slop:回归斜率
intercept：回归截距
r_value：相关系数
p_value： P值
std_err：估计标准误差
直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算 。
python求e的近似值,误差小于0.00001#计算epython估计函数误差的值（精度为10**-6）
sum,tmp = 1,1
for i in range(1,20):
tmp*=i
sum += 1/tmp
print("epython估计函数误差的近似值（精度为10**-6）为%.6f"%sum)
python估计函数误差的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于python求均方误差、python估计函数误差的信息别忘了在本站进行查找喔 。

    推荐阅读


    上一篇：以前关注的公众号怎么查看，以前关注的公众号怎么查看不到

    下一篇：270主板用什么cpu好，270主板配什么cpu