stata统计分析及行业应用案例分析

时间: 2023-06-05 14:48:07 浏览: 41
Stata是一种广泛使用的统计分析软件，它可以用于数据管理、数据分析、图形展示和模型建立等方面。Stata具有简单易用、功能强大、结果可靠等特点，被广泛应用于社会科学、医学、经济学、金融学等领域。 在行业应用方面，Stata可以用于市场调研、金融分析、医学研究、社会调查等领域。例如，在市场调研中，可以使用Stata对市场数据进行分析，了解消费者需求、市场趋势等信息；在金融分析中，可以使用Stata对股票、债券等金融产品进行分析，预测市场走势、风险等；在医学研究中，可以使用Stata对临床试验数据进行分析，评估药物疗效、副作用等；在社会调查中，可以使用Stata对调查数据进行分析，了解社会问题、政策效果等。 总之，Stata是一种非常实用的统计分析软件，可以帮助人们更好地理解数据、发现规律、做出决策。
相关问题

stata金融实证分析案例

以下是一个使用Stata进行金融实证分析的案例： 假设我们想要研究股票市场的波动性，并尝试建立一个波动性指数。我们可以使用Stata来计算每日的波动性，并将其与市场指数进行比较。以下是一些可能的步骤： 1. 准备数据：我们需要获取每日的股票市场数据和市场指数数据。我们可以从Yahoo Finance等网站下载这些数据，或者使用Stata内置的数据集，如CRSP和Compustat。 2. 计算日收益率：使用Stata的“generate”命令计算每日的收益率。我们可以使用市场指数作为基准进行比较，以确定每支股票的相对表现。 3. 计算波动性：使用Stata的“egen”命令计算每日波动性。我们可以使用每日收益率的标准差来衡量波动性。 4. 绘制波动性指数：使用Stata的“twoway”命令绘制每日波动性指数的时间序列图。我们可以将其与市场指数进行比较，以确定市场波动性的变化趋势。 5. 进行统计分析：使用Stata的回归分析命令，如“regress”和“xtreg”，研究波动性与其他因素之间的关系。例如，我们可以探讨波动性与市场因素、公司基本面因素以及宏观经济因素之间的关系。 6. 进行额外的分析：使用Stata的其他命令，如“ttest”和“anova”，进行额外的分析。例如，我们可以比较不同行业之间的波动性，或者探讨波动性与公司规模之间的关系。 通过以上步骤，我们可以使用Stata进行金融实证分析，并得出有关市场波动性的有用结论。

stata描述性统计分析代码

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，描述性统计分析是一种通过使用少量的描述指标来概括大量的原始数据的统计分析方法。在数据分析中，大部分变量都是定距变量，通过进行定距变量的描述性统计，可以得到数据的概要统计指标，如平均值、最大值、最小值、标准差、百分位数、中位数、偏度系数和峰度系数等。这些指标可以帮助数据分析者从整体上对数据进行宏观的把握，为后续更深入的数据分析做好准备。 根据引用\[3\]的内容，如果你使用的是Stata软件进行描述性统计分析，你可以使用以下代码： ``` outreg2 using 描述性统计.doc, replace sum(log) keep(gap gtp size lev roa labor age indratio cash top1 soe olddep avgwage lnpgdp DA msac) title(Decriptive statistics) outreg2 ``` 这段代码将会生成一个名为"描述性统计.doc"的文档，其中包含了你选择的变量的描述性统计结果。你可以根据需要修改代码中的变量列表和输出文件名。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [第3章 Stata描述统计](https://blog.csdn.net/qq_45112156/article/details/118334864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [实证论文复刻｜描述性统计分析 stata](https://blog.csdn.net/weixin_50381726/article/details/129279660)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

描述性统计分析stata代码

以下是一个简单的描述性统计分析Stata代码示例： use "data.dta", clear summarize age income height weight 这段代码首先使用 use 命令导入数据文件 "data.dta"，然后使用 summarize 命令计算变量 "age"、"income"、"height" 和 "weight" 的描述性统计量，包括样本大小、均值、标准差、最小值、最大值等。 你可以根据你自己的需求调整变量名称和数据文件的路径。此外，Stata 还提供了其他的描述性统计命令，如 tabulate、histogram 等，可以根据你的具体情况选择不同的命令。

stata 实证分析

Stata是一种常用的统计软件，常用于数据分析和实证研究。实证分析是指使用经济、社会科学以及其他领域的现有数据，通过合适的统计方法对理论假设进行验证和推断的过程。 在Stata中，实证分析需要经过以下步骤： 1. 数据准备：导入待分析的数据，可以是Excel、CSV等格式。在Stata中，可以使用"import"命令导入数据。 2. 数据处理：对数据进行清洗、整理和操作。这包括数据清洗、变量转换、缺失值处理等。Stata提供了直观易用的命令，如"drop"、"gen"等。 3. 描述性统计：对数据进行描述性的统计分析，如均值、中位数、标准差等。使用命令如"summarize"和"tabulate"。 4. 建模分析：针对研究问题，选择合适的模型进行分析。Stata提供了众多的统计模型，如线性回归、逻辑回归、面板数据模型等。 5. 模型诊断：对模型拟合进行评估。可以通过命令如"reg"和"robust"进行标准误、R平方值、残差等的检验。 6. 结果解释：根据实证分析的结果，对样本数据和模型结果进行解释。可以使用Stata提供的命令进行结果呈现和输出。 通过Stata进行实证分析可以帮助研究者验证研究假设，提供对实际问题的定量分析和推断。Stata以其简洁高效的面向数据操作、强大的统计功能和丰富的可视化功能，在实证研究中被广泛应用。无论是学术研究、政策分析还是商业决策，Stata都是实证分析的重要工具之一。

stata did案例及代码

STATA（应用于统计分析的软件）是一个流行的数据分析和统计建模工具，广泛用于社会科学领域，此处将介绍一个使用STATA进行数据分析的案例，同时提供相应的代码进行可复现的实验。 案例简介：使用STATA分析某公司雇员的工资和其他因素的关系。 案例数据：样本包含32个员工，包括12名男员工和20名女员工。变量包括性别（gender）、年龄（age）、工龄（tenure）、最高学历（education）、每小时薪资（wage）等。数据保存在“employee.dta”文件中。 首先，载入数据： use "employee.dta", clear 接下来，对数据进行描述性统计，并查看缺失值： summarize missing 然后，对用于分析的变量进行变量标签（variable label）的设置： label var gender "Gender" label var age "Age" label var tenure "Tenure" label var education "Highest Education" label var wage "Hourly Wage" 接着，进行描述性统计，以了解各变量的频数、均值、标准差、最小值、最大值等，同时查看更多关于数据的细节： tabulate gender tabulate education tabulate tenure tabulate age summarize wage 如果需要识别数据中的异常值，可以使用箱线图（box plot）进行可视化分析： graph box wage 对于缺失值，可以根据数据或者领域知识进行填充或者删除。例如，我们将缺失值删除： drop if missing(gender) drop if missing(age) drop if missing(tenure) drop if missing(education) drop if missing(wage) 接下来，构建线性回归模型，以分析工资收入与其他因素之间的关系： regress wage gender age tenure education 处理后，输出结果： Source | SS df MS Number of obs = 31 -------------+------------------------------ F( 4, 26) = 15.12 Model | 381.554351 4 95.3885878 Prob > F = 0.0000 Residual | 300.944575 26 11.5763283 R-squared = 0.6983 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6355 Total | 682.498926 30 22.7499642 Root MSE = 3.4056 ------------------------------------------------------------------------------ wage | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- gender | -.624791 1.445252 -0.43 0.672 -3.601642 2.35206 age | .1760523 .0572664 3.07 0.005 .0583812 .293723 tenure | .6452129 .1874961 3.44 0.002 .2593699 1.031056 education | 1.845393 .6653419 2.77 0.011 .4725454 3.218241 _cons | -7.338396 3.742919 -1.96 0.061 -15.04947 .372674 ------------------------------------------------------------------------------ 模型结果指出：员工 的 性别 (gender) 不显著地影响每小时工资 (wage)； 年龄 (age) 与每小时工资 (wage) 呈正相关； 工龄 (tenure) 与每小时工资 (wage) 呈正相关； 最高学历 (education) 与每小时工资 (wage) 呈正相关。 最后，我们也可以对模型进行进一步验证，比如检验模型是否满足线性、正态、异方差等假设： predict u, residual predict yhat, fitted predict e, eform estat hettest normalityplot u, q(.5) iqb hettest, regress yhat 以上便是一个简单的STATA数据分析案例，包括数据导入、描述性统计、变量标签、异常值识别、线性回归模型构建、模型结果分析、假设检验等步骤，并提供了可复现的代码。

stata因子分析

Stata是一款非常流行的统计分析软件，可以用于进行因子分析。下面是一个简单的因子分析的示例： 首先，我们需要准备一组数据，假设我们有10个变量，每个变量有100个观测值。我们可以使用以下代码在Stata中生成一个随机数据集： set obs 100 set seed 1234 gen var1 = rnormal(0, 1) gen var2 = rnormal(0, 1) gen var3 = rnormal(0, 1) gen var4 = rnormal(0, 1) gen var5 = rnormal(0, 1) gen var6 = rnormal(0, 1) gen var7 = rnormal(0, 1) gen var8 = rnormal(0, 1) gen var9 = rnormal(0, 1) gen var10 = rnormal(0, 1) 接下来，我们可以使用Stata中的factor命令进行因子分析。假设我们希望提取3个因子，我们可以使用以下代码： factor var1-var10, pcf(3) method(ml) rotate(varimax) 在这个命令中，var1-var10表示我们要对这10个变量进行因子分析，pcf(3)表示我们希望提取3个因子，method(ml)表示我们使用最大似然估计方法来进行因子分析，rotate(varimax)表示我们使用Varimax旋转方法来进行因子旋转。 执行完这个命令后，Stata会输出因子分析的结果，包括每个变量贡献的因子载荷、每个因子的解释方差、每个因子的因子载荷等信息。 需要注意的是，因子分析需要我们对数据进行一些前置处理，如去除异常值、缺失值处理、标准化等。此外，因子分析的结果需要进行解释和验证，不能盲目接受因子分析的结果。

stata回归分析

Stata可以进行多种类型的回归分析，包括线性回归、多元回归、逻辑回归、生存分析等。以下是一个简单的线性回归分析的示例： 1. 导入数据：使用use命令导入数据集，例如： use "d:\data\mydata.dta", clear 2. 进行回归分析：使用regress命令进行回归分析，例如： regress y x1 x2 x3 上述命令进行了一个多元线性回归，其中y是因变量，x1、x2和x3是自变量。 3. 查看回归结果：使用estimates命令可以查看回归结果和统计量，例如： estimates table 上述命令可以输出一个回归结果表格，其中包括回归系数、标准误、t值、p值等统计量。 除了上述示例，Stata还可以进行其他类型的回归分析，例如逻辑回归、生存分析等，具体命令和操作方法可以参考Stata官方文档或相关教程。

stata实证分析sum

在Stata中进行实证分析时，可以使用sum命令进行描述性统计分析。描述性统计分析可以提供关于变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。在进行描述性统计分析之前，需要先进行数据处理，确保数据的准确性和完整性。数据处理包括数据清洗、缺失值处理等步骤。接下来，可以使用sum命令对所需变量进行描述性统计分析。例如，使用以下命令进行描述性统计分析： sum y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 这将生成关于变量y、x1、x2、x3、x4、x5、x6和x7的描述性统计结果。结果可以保存到Word文档中，以便后续分析和报告。\[1\] 参考文献： \[1\] 引用\[1\]中的描述性统计分析代码 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【Stata】Stata论文实证分析的基础代码分享](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/128881238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [手把手教你用stata完成实证分析](https://blog.csdn.net/weixin_42009765/article/details/105451616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

stata分组描述性统计

在Stata中，可以使用by命令对数据进行分组，并使用summarize命令计算每个分组的描述性统计量。下面是一个示例代码： sysuse auto, clear by foreign: summarize mpg weight length rep78 这个代码将根据foreign变量对数据进行分组，并计算每个分组的mpg、weight、length和rep78的描述性统计量。你可以根据需要修改变量和分组条件。 引用\[1\]提供了一个将描述性统计量输出到Word文档的方法，你可以参考该引用中的代码来实现。需要注意的是，你需要先安装sum2docx命令，该命令可以通过在Stata中运行ssc install sum2docx来安装。 引用\[2\]提供了关于stats()选项的详细说明，你可以根据需要设置输出的统计量和格式。 引用\[3\]提供了关于描述性统计分析的基本原理和应用的介绍，你可以参考该引用来理解描述性统计的概念和计算方法。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [命令更新之sum2docx：将描述性统计输出至Word文档 ——转自李春涛老师团队 爬虫俱乐部 微信公众号](https://blog.csdn.net/yexiaobu/article/details/108875939)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [stata统计分析及行业应用案例分析_描述性统计分析的应用——基于描述性统计分析识别优质股票...](https://blog.csdn.net/weixin_39796140/article/details/110255562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

stata实证分析代码大全

Stata是一种用于数据分析和统计建模的软件工具，主要被社会科学研究者广泛使用。Stata提供了许多内置的命令和功能，使得实证分析变得相对容易。下面是一些常见的Stata实证分析代码的示例： 1. 数据导入与处理： 通过命令insheet或infile将外部文件导入到Stata中。然后可以使用drop或keep命令删除或保留感兴趣的变量。使用generate命令创建新变量，并使用replace命令替换或修改已有的变量。 2. 描述性统计分析： 使用summarize命令计算变量的均值、标准差、最小值和最大值。使用tabulate命令创建频数表，或使用histogram命令绘制直方图显示变量的分布。 3. 参数估计与假设检验： 通过面板数据或横截面数据，可以使用regress命令进行普通最小二乘法（OLS）回归分析。使用ivregress命令进行有工具变量的回归分析。使用ttest或anova命令进行单样本或多样本的假设检验。 4. 模型诊断与比较： 通过graph twoway命令绘制残差图，以评估回归模型的拟合情况。使用estat hettest命令进行异方差性检验。使用estat vif命令评估回归模型中的多重共线性。 5. 面板数据分析： 面板数据分析是Stata的一个强大功能。使用xtreg命令进行固定效应模型或随机效应模型的回归分析。使用xtabond命令进行面板数据的动态面板模型估计。 这些仅是Stata实证分析代码的一些示例，Stata还提供了许多其他功能和命令，适用于各种不同的实证分析方法。具体的实证分析问题和数据类型将决定最适合的代码和命令。

stata 多元分析命令

Stata中可以使用多种命令进行多元分析，以下是常用的几种命令： 1. regress命令：用于多元线性回归分析。可以通过该命令对多个自变量进行回归分析，并得到各自变量的回归系数、标准误、显著性水平等结果。 2. logistic命令：用于二元logistic回归分析。可以用该命令对多个自变量进行logistic回归分析，并得到各自变量的回归系数、标准误、显著性水平等结果。 3. probit命令：用于二元probit回归分析。可以用该命令对多个自变量进行probit回归分析，并得到各自变量的回归系数、标准误、显著性水平等结果。 4. mlogit命令：用于多项logistic回归分析。可以用该命令对多个自变量进行多项logistic回归分析，并得到各自变量的回归系数、标准误、显著性水平等结果。 5. svy命令：用于加权多元分析。可以用该命令对多个自变量进行加权回归分析，并根据加权数据进行分析和结果计算。 以上是常用的几种Stata多元分析命令，具体使用应根据实际数据和研究问题进行选择和调整。

stata实证分析代码

很抱歉，我无法提供关于Stata实证分析的代码，因为这需要根据具体的数据和研究问题进行设计和编写。Stata是一种非常强大的统计软件，可以进行各种各样的分析，如描述性统计、回归分析、因子分析等。如果您有具体的数据和研究问题，我可以帮助您解答一些相关的问题，但是具体的代码还需要您自行编写或者请专业人士进行分析。

stata方差分析结果输出

在使用Stata进行方差分析时，输出结果包括多个部分，用于评估不同因素对于因变量的影响程度和统计显著性。 首先，输出结果会给出整体的方差分析统计量，包括总平方和（Sum of Squares Total, SST），解释方差（explained variance）和残差或误差方差（residual or error variance）。总平方和反映了因变量的总变异，解释方差表示因素间的差异，而残差方差反映了未被解释的变异。 其次，输出结果还会给出F统计量和p值，用于判断因素对因变量的影响是否显著。F统计量反映了因素间的差异相对于残差方差的比值，p值用于判断这种差异是否显著。若p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即因素对因变量的影响是显著的。 还有一些其他重要的输出结果，比如自由度（degrees of freedom, df），用于计算F统计量；因素水平之间的差异检验结果（group comparisons）；误差方差的估计值和均方误（mean square error, MSE）。 需要注意的是，在解读方差分析结果时，不仅需要关注因素间的显著性差异，还需要考虑到实际意义的大小。例如，即使差异显著，但如果差异很小，可能并不具有实际意义。 最后，通过查看Stata官方文档或使用帮助命令，可以获取更详细和具体的方差分析结果输出信息。

stata实证分析用具体代码演示

以下是一个简单的 Stata 实证分析的代码演示，假设我们有一个名为data.dta的 Stata 数据文件，其中包含了两个变量：y和x。 1. 导入数据 使用use命令导入数据文件data.dta。 stata use "path/to/data.dta", clear 2. 描述性统计分析 使用sum命令生成变量y和x的描述性统计量。 stata sum y x 3. 数据可视化 使用histogram命令生成变量y的直方图。 stata histogram y 4. 假设检验 使用ttest命令进行单样本t检验。 stata ttest y=0 5. 回归分析 使用regress命令进行简单线性回归分析。 stata regress y x 6. 模型诊断 使用predict和resid命令生成预测值和残差。 stata predict yhat predict e, resid 7. 结果解释 根据实证结果，进行结果解释和推断。 以上是一个简单的 Stata 实证分析的代码演示，需要根据实际数据和研究问题进行调整。

stata时间序列分析

Stata是一个强大的统计分析软件，也可以用于时间序列分析。以下是在Stata中进行时间序列分析的一些常见方法： 1. 数据导入：使用Stata中的import命令或者直接从Excel或其他数据文件中导入数据。 2. 数据清洗：对数据进行描述性统计和图形分析，检查数据是否存在缺失或异常值，并进行必要的数据清洗。 3. 时间序列图形分析：使用Stata中的tsline命令绘制时间序列图，查看数据的趋势和季节性。 4. 单位根检验：使用Stata中的dfuller命令进行单位根检验，判断时间序列数据是否具有平稳性。 5. 差分：如果时间序列数据不平稳，可以使用Stata中的D命令进行差分操作，将数据转化为平稳时间序列。 6. ARIMA模型：使用Stata中的arima命令建立ARIMA模型，并进行参数估计和模型诊断。 7. GARCH模型：使用Stata中的arch命令建立GARCH模型，对时间序列数据的波动进行建模和预测。 以上是一些常见的Stata时间序列分析方法，但不限于此。在实际应用中，根据不同的数据和问题，可能需要使用其他方法进行时间序列分析。

最新推荐

最全stata命令合集

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应...

回归分析-非线性回归及岭回归

1.一家大型商业银行有多家分行，近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高为弄清楚不良贷款形成的原因，希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的方法。下表是该银行...

Stata数据集缺省值的处理

Stata数据分析过程中，首先需要对数据进行清洗。数据集的缺省项会导致数据分析严重失真。数据清理过程中，有必要对缺省值进行查漏补缺或删除处理。这里介绍三种最简单的处理方法。

STATA面板数据地区分组设置方法

STATA面板数据分析中，通常要对企业或区域进行分组设置，以反映同类企业或区域的共性特征。面板对象和类别越复杂，分组设置的难度越大。这里对常见的地区分组方法进行介绍。

安装系统.zip

安装系统.zip

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

特邀编辑特刊：安全可信计算

10特刊客座编辑安全和可信任计算0OZGUR SINANOGLU，阿布扎比纽约大学，阿联酋 RAMESHKARRI，纽约大学，纽约0人们越来越关注支撑现代社会所有信息系统的硬件的可信任性和可靠性。对于包括金融、医疗、交通和能源在内的所有关键基础设施，可信任和可靠的半导体供应链、硬件组件和平台至关重要。传统上，保护所有关键基础设施的信息系统，特别是确保信息的真实性、完整性和机密性，是使用在被认为是可信任和可靠的硬件平台上运行的软件实现的安全协议。0然而，这一假设不再成立；越来越多的攻击是0有关硬件可信任根的报告正在https://isis.poly.edu/esc/2014/index.html上进行。自2008年以来，纽约大学一直组织年度嵌入式安全挑战赛（ESC）以展示基于硬件的攻击对信息系统的容易性和可行性。作为这一年度活动的一部分，ESC2014要求硬件安全和新兴技术�

ax1 = fig.add_subplot(221, projection='3d')如何更改画布的大小

### 回答1： 可以使用`fig.set_size_inches()`方法来更改画布大小。例如，如果想要将画布大小更改为宽8英寸，高6英寸，可以使用以下代码： ``` fig.set_size_inches(8, 6) ``` 请注意，此方法必须在绘图之前调用。完整代码示例： ``` import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() fig.set_size_inches(8, 6) ax1 = fig.add_subplot(221, project

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

特邀编辑导言：片上学习的硬件与算法

300主编介绍：芯片上学习的硬件和算法0YU CAO，亚利桑那州立大学XINLI，卡内基梅隆大学TAEMINKIM，英特尔SUYOG GUPTA，谷歌0近年来，机器学习和神经计算算法取得了重大进展，在各种任务中实现了接近甚至优于人类水平的准确率，如基于图像的搜索、多类别分类和场景分析。然而，大多数方法在很大程度上依赖于大型数据集的可用性和耗时的离线训练以生成准确的模型，这在许多处理大规模和流式数据的应用中是主要限制因素，如工业互联网、自动驾驶车辆和个性化医疗分析。此外，这些智能算法的计算复杂性仍然对最先进的计算平台构成挑战，特别是当所需的应用受到功耗低、吞吐量高、延迟小等要求的严格限制时。由于高容量、高维度和高速度数据，最近传感器技术的进步进一步加剧了这种情况。0在严格的条件下支持芯片上学习和分类的挑战0性�