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python校验和函数 pythonmd5校验( 六 )

IT技术变量


安德森-达令检验样本数据是否来自特定分布，包括分布：'norm', 'expon', 'gumbel', 'extreme1' or 'logistic'.
原假设 H0：样本服从特定分布；备择假设 H1：样本不服从特定分布
实际上 ， 从已有的文献表明，对于数据分布的正态性研究，首选方法是图形观察，即利用直方图、P-P图或Q-Q图进行观察，如果分布严重偏态和尖峰分布则建议进行进一步的假设检验 。如果图形分布结果不好判断，则再进行正态性检验 。
实际上，从已有的文献表明，对于数据分布的正态性研究 ， 首选方法是图形观察 ， 即利用直方图、P-P图或Q-Q图进行观察，如果分布严重偏态和尖峰分布则建议进行进一步的假设检验 。如果图形分布结果不好判断，则再进行正态性检验 。
其次 ， 对于检验方法来说，对于K-S检验及W检验结果来说，有文献采用蒙特卡罗模拟方法进行多次验证 ， 结果表明W检验结果相比于大部分方法都有较大的检验功效 ， 而K-S方法的检验结果相对不佳 。并且部分学者认为，K-S检验的实用性远不如图形工具，因为在样本量少时，该检验不太敏感，但是在样本量大时，该检验却过于敏感 。因此正常情况下，我们更常采用W检验的结果 。
值得注意的是，虽然说K-S检验结果相对不佳，但是不同检验方法对于样本量的敏感度是不一样的 。在样本量较小的情况下（小于50个样本的情况下），请优先选择W检验；在样本量50-5000的情况下，可以酌情使用W检验及K—S检验；在样本量大于5000的情况下，请使用K-S检验结果 ， 尤其是在SPSS中，当样本量大于5000的情况下，将只显示K-S检验结果 ， 而不显示W检验结果 。
python3 crc8校验-3步实现计算最近项目中用到了跟硬件通信的crc8校验，花了点时间研究了一下python的crc8校验，但是一直没有找到好的技术突破 。
google了一番，昨天测试了网上的几种方法都不正确，确定了使用crcmod库来实现 ， 参考官方文档和国内的一遍文章，具体如下：
其实python3 只需要3步即可实现crc8校验，官方有crc8，但是默认是crc-8不是我要找的crc-8-maxim ， 而crcmod库是支持多种crc8计算的 。
下面我是采用crc-8-maxim算法的，多项式：x8+x5+x4+1（二进制为100110001） ， 0x31
正确运行结果为：0xd6
下面我们使用在线crc校验工具测试一下：
测试截图如下：
到此我们完成了crc8校验和 。
目前有三种方式实现转换：
关于crc8的理论，本文不再赘述了 。可以参考以下文章：
python校验和函数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pythonmd5校验、python校验和函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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