给定两个独立的列表，我们将通过将它们映射到键值数据结构（即字典）来将它们转换为单个数据结构。第一个列表的值将作为键，第二个列表的值将作为字典中相应键的值。这种关系可以被认为是一对一或一对多，即一个键可以有多个值。现在让我们来看一个示例输入和输出，以便更好地理解我们将如何在这个……阅读更多

埃尔米特级数是数学技术之一，用于表示埃尔米特多项式的无限级数。埃尔米特多项式是指正交多项式序列，它是埃尔米特微分方程的解。将一个埃尔米特级数除以另一个埃尔米特级数 埃尔米特级数由以下方程给出：f(x) = Σn=0^∞ cn Hn(x) 其中 Hn(x) 是第 n 个埃尔米特多项式，cn 是展开式中的第 n 个系数。系数 cn 可以通过以下公式确定：cn = (1/$\mathrm{\surd}$(2^n n!))$\mathrm{\lmoustache}$ f(x) Hn(x) e^(−x^2/2) dx 示例……阅读更多

Pandas 库用于操作和分析数据。数据将使用 pandas 库以两种方式创建：DataFrame 和 Series。DataFrame 是包含行和列的二维数据结构。有多种方法可以根据比例划分 DataFrame 数据。让我们一一来看。使用 np.random.rand() 使用 pandas.DataFrame.sample() 使用 numpy.split() 使用 numpy.random.rand() 在下面的示例中，我们将通过使用 randm.rand() 函数定义比例来将 DataFrame 数据划分为几部分。如果我们想按百分比划分数据……阅读更多

低通滤波器是一种电子滤波器，它允许小于定义截止频率的信号频率通过，而高于截止频率的信号频率将被衰减。高通巴特沃斯滤波器具有一些专门的功能，定义如下：给定输入信号的采样率为 40 kHz 通带边缘频率为 4 kHz 阻带边缘频率为 8 kHz 通带纹波为 0.5 dB 阻带的最小衰减为 40 dB，并且……阅读更多

高通滤波器是一种电子滤波器，它允许大于定义截止频率的信号频率通过，而小于截止频率的信号频率将被衰减。每个频率的衰减都基于滤波器设计。高通巴特沃斯滤波器具有一些专门的功能，定义如下：给定输入信号的采样率为 3.5 kHz 通带边缘频率为 1050 Hz 阻带边缘频率为 600 Hz 通带纹波为 1 dB ……阅读更多

带阻滤波器是一种滤波器，它会拒绝或阻塞该范围内的所有频率，并通过该范围之外的频率。巴特沃斯滤波器是一种旨在使频率在通带内尽可能平坦的滤波器。以下是数字带阻巴特沃斯滤波器的主要特征：滤波器的采样率约为 12 kHz。通带边缘频率在 2100 Hz 到 4500 Hz 的范围内。阻带边缘频率在 2700 Hz 到 3900 Hz 的范围内……阅读更多

带通滤波器是一种滤波器，它允许给定频率范围内的频率通过，并拒绝定义范围之外的频率。巴特沃斯带通滤波器的设计使其频率响应在通带内尽可能平坦。以下是数字带通巴特沃斯滤波器的规格：滤波器的采样率约为 40 kHz。通带边缘频率在 1400 Hz 到 2100 Hz 的范围内。阻带边缘频率在 1050 Hz 的范围内……阅读更多

Hermite_e 级数也称为概率论家的埃尔米特多项式或物理学家的埃尔米特多项式。它在数学中可用，用于计算加权埃尔米特多项式的总和。在量子力学的某些特定情况下，Hermite_e 级数的权重函数为 e^(−x^2)。计算 Hermite_e 级数 以下是 Hermite_e 级数的公式：H_n(x) = (−1)^n\:e^(x^2/2)\:d^n/dx^n(e^(−x^2/2)) 其中，H_n(x) 是 n 次的第 n 个埃尔米特多项式 x 是自变量 d^n/dx^n 表示关于 x 的 n 次导数。在 Numpy 库中，我们有名为 polynomial.hermite.hermder() 的函数……阅读更多

引言 数据集成在现代数据挖掘中起着至关重要的作用，使组织能够从海量数据中提取有价值的见解。通过无缝合并不同的数据源，组织可以创建一个统一的视图，从而发现隐藏的模式和关联。这些丰富的信息蕴藏着巨大的潜力，可以获得有价值的见解并做出明智的决策。然而，挑战在于有效地释放这种隐藏的宝藏增长。在本文中，我们深入探讨了在数据挖掘领域使用的各种数据集成技术，并提供了展示其适用性的实际示例。数据集成 在数据集成中涉及的各种方法……阅读更多

引言 Python 是一种多功能的编程语言，它提供了几种内置方法来操作字符串。`casefold()` 和 `lower()` 是两种常用的方法。虽然乍一看它们似乎很相似，但它们之间存在一些差异，使其适用于特定的用例。这两种方法都有助于进行不区分大小写的字符串比较，但必须强调的是，它们的结果可能会因 Python 环境的本地设置而异。因此，建议了解这些设置并根据需要选择相应的方法以确保结果准确。Python – `casefold()` 和 `lower()` `casefold()` 方法用于执行…… 阅读更多