直接定義a=True/False就行,示例代碼:
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#定義布爾值類型參數(shù)a,b,值分別為True,False
a=True
b=False
print a,b
print type(a),type(b)
True False
type 'bool' type 'bool'
Python中的布爾類型:
Python的布爾類型有兩個值:True和False(注意大小寫要區(qū)分)
很多業(yè)務(wù)場景中,我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),以此來預(yù)測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)
本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法:多項式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。
通過多項式擬合,我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。
運行結(jié)果:
對于自定義函數(shù)擬合,不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合,它可以適用于任意形式的曲線的擬合,只要定義好合適的曲線方程即可。
運行結(jié)果:
在算法分析過程中,我們經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)需要處理插值的過程,為了方便理解,我們這里給出相關(guān)概念和源程序,希望能幫助到您!
已知坐標(biāo) (x0, y0) 與 (x1, y1),要求得區(qū)間 [x0, x1] 內(nèi)某一點位置 x 在直線上的y值。兩點間直線方程,我們有
那么,如何實現(xiàn)它呢?
依據(jù)數(shù)值分析,我們可以發(fā)現(xiàn)存在遞歸情況
執(zhí)行結(jié)果;
此外,我們也可以對一維線性插值使用指定得庫:numpy.interp
將一維分段線性插值返回給具有給定離散數(shù)據(jù)點(xp,fp)的函數(shù),該函數(shù)在x處求值
檢查: 如果xp沒有增加,則結(jié)果是無意義的。
另一方面:線性插值是一種使用線性多項式進(jìn)行曲線擬合的方法,可以在一組離散的已知數(shù)據(jù)點范圍內(nèi)構(gòu)造新的數(shù)據(jù)點。
實際上,這可能意味著您可以推斷已知位置點之間的新的估計位置點,以創(chuàng)建更高頻率的數(shù)據(jù)或填寫缺失值。
以最簡單的形式,可視化以下圖像:
在此,已知數(shù)據(jù)點在位置(1,1)和(3,3)處為紅色。使用線性迭代,我們可以在它們之間添加一個點,該點可以顯示為藍(lán)色。
這是一個非常簡單的問題,如果我們擁有更多已知的數(shù)據(jù)點,并且想要特定頻率的插值點又該怎么辦呢?
這可以使用numpy包中的兩個函數(shù)在Python中非常簡單地實現(xiàn):
我們有十個已知點,但是假設(shè)我們要一個50個序列。
我們可以使用np.linspace做到這一點;序列的起點,序列的終點以及我們想要的數(shù)據(jù)點總數(shù)
起點和終點將與您的初始x值的起點和終點相同,因此在此我們指定0和2 * pi。我們還指定了對序列中50個數(shù)據(jù)點的請求
現(xiàn)在,進(jìn)行線性插值!使用np.interp,我們傳遞所需數(shù)據(jù)點的列表(我們在上面創(chuàng)建的50個),然后傳遞原始的x和y值
現(xiàn)在,讓我們繪制原始值,然后覆蓋新的內(nèi)插值!
您還可以將此邏輯應(yīng)用于時間序列中的x和y坐標(biāo)。在這里,您將根據(jù)時間對x值進(jìn)行插值,然后針對時間對y值進(jìn)行插值。如果您想在時間序列中使用更頻繁的數(shù)據(jù)點(例如,您想在視頻幀上疊加一些數(shù)據(jù)),或者缺少數(shù)據(jù)點或時間戳不一致,這將特別有用。
讓我們?yōu)橐粋€場景創(chuàng)建一些數(shù)據(jù),在該場景中,在60秒的比賽時間里,一輛賽車僅發(fā)出十個位置(x&y)輸出(在整個60秒的時間內(nèi),時間也不一致):
參考文獻(xiàn)