给定两个单独的列表，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。第一个列表的值将用作键，第二个列表的值将用作字典中相应键的值。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 Python 中将列表转换为具有相似键值对的列表…… 阅读更多

Hermite 级数是数学技术之一，用于表示 Hermite 多项式的无限级数。Hermite 多项式指的是正交多项式序列，它是 Hermite 微分方程的解。将一个 Hermite 级数除以另一个 Hermite 级数 Hermite 级数由以下等式给出：f(x) = Σn=0^∞ cn Hn(x) 其中 Hn(x) 是第 n 个 Hermite 多项式，cn 是展开式中的第 n 个系数。系数 cn 可以使用以下公式确定：cn = (1/$\mathrm{\surd}$(2^n n!))$\mathrm{\lmoustache}$ f(x) Hn(x) e^(−x^2/2) dx 例如…… 阅读更多

Pandas 库用于操作和分析数据。数据将使用 Pandas 库通过两种方式创建：DataFrame 和 Series。DataFrame 是一种二维数据结构，包含行和列。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() 在以下示例中，我们将使用 randm.rand() 函数通过定义比例来将 dataframe 数据划分为多个部分。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，它通过小于定义截止频率的信号频率，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特殊的特性，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，它通过大于定义截止频率的信号频率，而低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特殊的特性，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 阻带…… 阅读更多

带阻滤波器是一种滤波器，它拒绝或阻塞一定范围内的所有频率，并通过该范围之外的频率。巴特沃斯滤波器是一种滤波器类型，其设计目的是在通带内使频率响应尽可能平坦。数字带阻巴特沃斯滤波器的主要特性如下。滤波器的采样率约为 12 kHz。通带边缘频率范围为 2100 Hz 至 4500 Hz。阻带边缘频率范围为 2700 Hz 至 3900 Hz…… 阅读更多

带通滤波器是一种滤波器，它通过给定频率范围内的频率，并拒绝定义范围之外的频率。巴特沃斯带通滤波器的设计目的是在通带内使频率响应尽可能平坦。数字带通巴特沃斯滤波器的规格如下。滤波器的采样率约为 40 kHz。通带边缘频率范围为 1400 Hz 至 2100 Hz。阻带边缘频率范围为 1050 Hz…… 阅读更多

Hermite_e 级数也称为概率学家 Hermite 多项式或物理学家 Hermite 多项式。它存在于数学中，用于计算加权 Hermite 多项式的和。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 Hermite 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，我们有函数 polynomial.hermite.hermder() 来…… 阅读更多

介绍 数据集成在现代数据挖掘中起着至关重要的作用，使组织能够从大量数据存储中提取有价值的见解。通过无缝地合并不同的数据源，组织可以创建一个统一的视图，从而发现隐藏的模式和相关性。这些丰富的信息蕴含着巨大的潜力，可以获得有价值的见解并做出明智的决策。然而，挑战在于如何有效地释放这种隐藏的宝藏增长。在本文中，我们将深入探讨数据挖掘领域中使用的各种数据集成技术，并提供现实世界的例子来展示其适用性。数据集成 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，提供多种内置方法来操作字符串。两种常用的方法是 `casefold()` 和 `lower()`。虽然乍一看它们似乎很相似，但它们之间存在一些差异，使它们在特定用例中独具特色。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，它们的结果可能会根据 Python 环境的本地设置而有所不同。因此，建议了解这些设置并相应地选择方法，以确保结果准确。Python – casefold() 和 lower() casefold() 方法用于执行…… 阅读更多