python校验和函数 pythonmd5校验( 二 )


验证是否是合法的国际银行账户号码,如果是,函数返回 True , 否则返回ValidationFailure .
验证是否是合法的ipv4地址,如果是,函数返回 True , 否则返回ValidationFailure .
验证是否是合法的ipv6地址 , 如果是,函数返回 True , 否则返回ValidationFailure .
验证给定的字符串长度是否在指定范围内 。
验证是否是合法的mac地址,如果是 , 函数返回 True , 否则返回ValidationFailure .
验证是否是合法的slug,如果是 , 函数返回 True , 否则返回ValidationFailure .
验证是否是合法的url,如果是,函数返回 True , 否则返回ValidationFailure .
Parameters:
? value – 要验证的url
? public – (default=False) Set True to only allow a public IP address
验证Finnish Business ID.
验证Finnish Social Security Number.
class validators.utils.ValidationFailure(func, args)
validators.utils.validator(func, *args, **kwargs)
例:
控制台输出结果:
下一篇:Python数据验证库(二)validator
python验证def函数需要几个空格需要4个空格左右 , 在验证这种Excel函数的过程中 , 只需要插入到Excel列表里面就可以了 。
python数据统计分析1. 常用函数库
? scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具,scipy.stats以前有一个models子模块,后来被移除了 。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包 。
?scipy的stats包含一些比较基本的工具,比如:t检验,正态性检验,卡方检验之类,statsmodels提供了更为系统的统计模型,包括线性模型,时序分析,还包含数据集,做图工具等等 。
2. 小样本数据的正态性检验
(1) 用途
?夏皮罗维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布,统计量越大则表示数据越符合正态分布,但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的W值 。需要查表来估计其概率 。由于原假设是其符合正态分布,所以当P值小于指定显著水平时表示其不符合正态分布 。
?正态性检验是数据分析的第一步,数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法,当数据不符合正态性分布时,我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?返回结果 p-value=https://www.04ip.com/post/0.029035290703177452,比指定的显著水平(一般为5%)小 , 则拒绝假设:x不服从正态分布 。
3. 检验样本是否服务某一分布
(1) 用途
?科尔莫戈罗夫检验(Kolmogorov-Smirnov test),检验样本数据是否服从某一分布,仅适用于连续分布的检验 。下例中用它检验正态分布 。
【python校验和函数 pythonmd5校验】 (2) 示例
(3) 结果分析
?生成300个服从N(0,1)标准正态分布的随机数,在使用k-s检验该数据是否服从正态分布,提出假设:x从正态分布 。最终返回的结果 , p-value=https://www.04ip.com/post/0.9260909172362317,比指定的显著水平(一般为5%)大,则我们不能拒绝假设:x服从正态分布 。这并不是说x服从正态分布一定是正确的,而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布 。因此我们的假设被接受,认为x服从正态分布 。如果p-value小于我们指定的显著性水平,则我们可以肯定地拒绝提出的假设,认为x肯定不服从正态分布,这个拒绝是绝对正确的 。
4.方差齐性检验
(1) 用途
?方差反映了一组数据与其平均值的偏离程度,方差齐性检验用以检验两组或多组数据与其平均值偏离程度是否存在差异,也是很多检验和算法的先决条件 。

推荐阅读