2019-08-21 16:40 hxy
在计算均值时，numpy提供了两个现成的函数，np.mean() 和 np.average() 区别在于：np.mean() 只能计算算数平均值，而np.average() 通过添加 weights 参数可以计算加权平均值。 np.mean() 源码： @array_function_dispatch(_mean_dispatcher) def mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=np._NoValue): """ Compute the ar...
继续阅读 »2019-08-21 15:31 hxy
关于聚类系数的原汁原味的介绍，可以参考小世界网络这篇论文 [1]： The clustering coefficient C(p) is defined as follows. Suppose that a vertex v has kv neighbours; then at most kvkv 21=2 edges can exist between them (this occurs when every neighbourof v is connected to everyother neighbo...
继续阅读 »2019-08-20 22:38 alpha
数学上，矩是一组点组成的模型的特定的数量测度。在力学和统计学中都有用到矩。 如果这些点代表质量，那么： 零阶矩表示所有点的 质量； 一阶矩表示 质心； 二阶矩表示 转动惯量。 如果这些点代表概率密度，那么： 零阶矩表示这些点的 总概率（也就是1）； 一阶矩表示 期望（均值）；举例： x ， y x，y 坐标系中， x 取大于零的整数， y 1 , y 2 , . . . , y n y_1, y_2, ...,y_n 对应 x = 1 , 2 , . . . , n x=1, 2,..., n 的值，现...
继续阅读 »2019-08-19 09:23 hxy
传染病模型有四种状态：S（易感态）、I（感染态）、R（免疫态）、E（潜伏期）。 SI模型是最简单的传染病模型，仅仅包含易感态和感染态，真实场景中，例如人体感染某些疾病后会保留免疫能力，因此需要增加第三种疾病状态，也就是恢复态，一般用R表示，因此有了SIR模型。 SIR模型 [1]，也就是 易感-感染-恢复模型 （susceptible-infected-recovered model）. 对于有些疾病，人们感染后无法恢复健康，而是死亡，但是对于疾病传播而言，无论恢复健康和还是死亡，最终病毒都被移除了...
继续阅读 »2019-08-19 08:37 hxy
np.sign()是一个符号函数，用于把函数的符号析离出来，定义如下： python示例代码： #%% import numpy as np data = 1 print(data,'=>', np.sign(data)) data = 0 print(data,'=>', np.sign(data)) data = -1 print(data,'=>', np.sign(data)) data = [-100, -0.1, 0, 0.00001, 4, 0.0] print(data,'=>', np....
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