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经济适用男标准

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经济适用男标准相关知识

python 数据标准化常用方法，z-score\min-max标准化
数据标准化在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化(normalization)，利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有”最小-最大标准化”、”Z-score标准化”和”按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。常见的几种形式通常数据标准化有以下几种：Min-max 标准化数据缩放：x′=x−xminxmax−xminx′=x−xminxmax−xminmin-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过mi
归一化与标准化详解
归一化（Normalization）1.把数据变为（0，1）之间的小数。主要是为了方便数据处理，因为将数据映射到0～1范围之内，可以使处理过程更加便捷、快速。2.把有量纲表达式变换为无量纲表达式，成为纯量。经过归一化处理的数据，处于同一数量级，可以消除指标之间的量纲和量纲单位的影响，提高不同数据指标之间的可比性。主要算法：1.线性转换，即min-max归一化（常用方法）y=(x-min)/(max-min)2. 对数函数转换y=log10(x)3.反余切函数转换y=atan(x)*2/PI标准化（Standardization）数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。主要方法：1.z-score标准化，即零-均值标准化（常用方法）y=(x-μ)/σ是一种统计的处理，基于正态分布的假设，将数据变换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。但即使数据不服从正态分布，也可以用此法。特别适用于数据的最大值和最小值未知，或存在孤立点。2.小数定标标准化y=x/10^j （j确保max(|y|)<1
Android应用图标微技巧，8.0系统中应用图标的适配
现在已经进入了2018年，Android 8.0系统也逐渐开始普及起来了。三星今年推出的最新旗舰机Galaxy S9已经搭载了Android 8.0系统，紧接着小米、华为、OV等国产手机厂商即将推出的新年旗舰机也会搭载Android 8.0系统。因此，现在已经是时候需要让我们的应用程序对Android 8.0系统进行适配了。其实在去年Android 8.0系统刚推出的时候，我就仔细翻阅过Google官方的功能变更文档。变更项着实不少，但是真正需要我们去进行功能适配的地方却并不多。总结了一下，最主要需要进行适配的地方有两处：应用图标和通知栏。那么我们就分为上下两篇来分别对这两处功能适配进行讲解，先从应用图标开始。为什么要进行应用图标适配？可能有些朋友觉得困惑，应用图标这种东西从Android远古时代就已经有了，而且功能格外的简单，就是放张图片而已，这有什么好适配的呢？但实际上，在当前Android环境下，应用图标功能是极其混乱的。如果说要讲一讲手机应用图标的历史，其实要从苹果开始讲起。在上世纪80年代，苹果
Python标准库——走马观花
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，可以让编程事半功倍。 我将根据我个人的使用经验中，挑选出标准库三个方面的包(package)介绍：Python增强系统互动网络 第一类：Python增强Python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强。 1) 文字处理Python的string类提供了对字符串进行处理的方法。更进一步，通过标准库中的re包，Python可以用正则表达式(regular expression)来处理字符串。正则表达式是一个字符串模板。Python可以从字符中搜查符合该模板的部分，或者对这一部分替换成其它内容。比如你可以搜索一个文本中所有的数字。正则表达式的关键在于根据自己的需要构成模板。此外，Python标准库还为字符串的输出提供更加丰富的格式，比如： string包，textwrap