python sm.sm
时间: 2023-11-07 19:06:12 浏览: 50
引用中提到的国密SM4算法是一种分组算法,用于加密和解密数据。它的分组长度为128位,密钥长度也为128位。该算法是一种对称加密算法,意味着加密和解密使用相同的密钥。由于SM4算法是一种国密算法,它在中国的密码学标准中得到了广泛应用。
关于Python中的sm.sm,根据提供的引用内容,并没有涉及到具体的sm.sm函数或模块。因此,无法给出确切的回答。如果您有关于sm.sm的其他问题,请提供更多的上下文或引用内容。
相关问题
python sm.SM模块
python sm.SM模块是指GmSSL中的SM4加密算法模块。GmSSL是一个开源的加密包的python实现,支持SM2/SM3/SM4等国密算法。SM4算法是一种对称加密算法,适用于数据加密与解密。它采用128位密钥和128位分组长度,具有较高的安全性和较快的加解密速度。通过引用的代码可以看出,使用GmSSL中的sm4模块,可以实现SM4算法的加密和解密操作。
python sm.wls函数
`sm.wls` 是 StatsModels 库中的一个函数,用于执行加权最小二乘(Weighted Least Squares,简称 WLS)回归分析。WLS 是一种回归方法,用于处理数据中存在异方差性(heteroscedasticity)的情况,即不同观测值的方差不相等。
`sm.wls` 的语法如下:
```python
sm.wls(formula, data, weights=None)
```
参数说明:
- `formula`:回归模型的公式,通常使用 R-style 的公式字符串。
- `data`:用于回归分析的数据集,可以是 pandas DataFrame 或其他支持的数据类型。
- `weights`:可选参数,用于指定观测值的权重。默认情况下,所有观测值的权重都为1。
`sm.wls` 函数返回一个 `WLSResults` 对象,其中包含了回归模型的结果和统计信息。你可以使用该对象的方法和属性来获取有关回归结果的各种信息,例如系数估计值、标准误差、假设检验等。
请注意,为了使用 `sm.wls` 函数,你需要首先安装 StatsModels 库。你可以通过以下命令在 Python 环境中安装 StatsModels:
```
pip install statsmodels
```
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