关于Python支持的最大整数是多少32位系统上是2**31-1，64位系统上是2**63-1 不过，超过这个范围后python会自动转用高精度计算，这样用户看起来就好像支持更大的整数计算。python如何定义一个未知长度的数据python的数据是可以动态增长的，所以可以直接定义使度用a=[]即可。但是虽然元组数据发生改变，但...
Python 3 异常处理 Exception Handling Python中，我们可以使用try语句来捕获异常。以下是运行结果：Caught a ValueError Exception 将可能触发异常的代码放入try中，并在except语句中添加可能出现的异常种类。如果try中的代码抛出异常，我们可以在except中对捕获的异常进行处理（例如，简单输出）。当try中可能抛出的异常不止一种时，我们可以使用多个...
【Python-统计数学】正太分布的性质、置信区间、Z/t 假设检验以及 ppf 函数介绍(附2个计算题) 置信区间： 置信区间是对总体参数的一个估计范围，表示在该范围内包含总体真实参数值的概率。 对于大样本的正态分布，95%置信区间可以通过样本均值和标准误构建，其中Z统计临界值为1.96。 对于小样本，若总体仍为正态，但样本均值不再是正态分布，此时使用t统计量，并考虑自由度来计算置信区间。Z/t ...
Python+pandas计算数据相关系数(person、Kendall、spearman) 在Python中使用pandas计算数据相关系数的方法如下：Pearson相关系数：用途：适用于连续性变量，计算它们之间的线性关系。方法调用：DataFrame.corr。参数：method='pearson'指定计算Pearson相关系数；min_periods设置计算相关系数时所需的最小样本数量。Kendall相关系数：用途：适用于分类变量，衡量等级或类别之间的...
Python 机器学习 维特比算法和鲍姆-韦尔奇算法 鲍姆-韦尔奇算法通过交替执行期望步骤（E步）和最大化步骤（M步）来估计HMM参数。在E步，算法使用当前模型参数估计隐藏状态的概率分布；在M步，更新模型参数以最大化在E步中计算得到的期望对数似然。这个过程反复迭代，直到模型参数收敛。在机器学习领域，Python中常用于实现这两种算法。维特比算法在简单...
