ss.norm.test
时间: 2024-04-29 20:19:46 浏览: 8
这是Scipy库中的stats模块中的一个函数,用于对数据进行正态性检验。它可以进行Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验,以确定数据是否服从正态分布。函数的具体用法为:ss.norm.test(data, axis=0, nan_policy='propagate'),其中data表示要进行正态性检验的数据,axis表示要在哪个维度上进行检验,nan_policy表示如何处理缺失值。函数的返回值是一个元组,包括统计量和p-value。如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设(即数据不服从正态分布)。
相关问题
ss.norm.rvs
这是一个使用Scipy库中的stats模块生成服从标准正态分布的随机变量的函数。其中norm表示正态分布(normal distribution),rvs表示随机变量(random variable),ss是Scipy库中的stats模块的别名(alias)。该函数的作用是生成一个服从标准正态分布的随机数。
torch..norm
torch.norm函数是PyTorch中的一个函数,用于计算张量的范数。它接受一个输入张量和一些可选参数,并返回一个标量或张量,具体取决于输入张量的维度和参数的设置。\[1\]
在默认情况下,torch.norm函数计算输入张量的2范数。例如,对于一个形状为(2,3)的张量a,可以使用torch.norm(a)来计算其2范数。\[1\]
除了默认的2范数,torch.norm函数还可以计算其他范数,通过在参数中指定p的值来实现。例如,可以使用torch.norm(a, p=1)来计算张量a的1范数。\[1\]
此外,torch.norm函数还可以在指定维度上计算范数,通过在参数中指定dim的值来实现。例如,对于一个形状为(2,4)的张量a,可以使用torch.norm(a, p=2, dim=0)来按照0维度计算其2范数,或者使用torch.norm(a, p=2, dim=1)来按照1维度计算其2范数。\[2\]
最后,torch.norm函数还有一个可选参数keepdim,用于指定是否保持输出的维度。当keepdim=True时,输出张量的维度将与输入张量的维度相同;当keepdim=False时,输出张量的维度将减少一维。例如,对于一个形状为(2,3,4)的张量a,可以使用torch.norm(a, p=2, dim=1, keepdim=True)来计算按照1维度计算2范数并保持维度,或者使用torch.norm(a, p=2, dim=1, keepdim=False)来计算按照1维度计算2范数并不保持维度。\[3\]
总结来说,torch.norm函数是用于计算张量范数的函数,可以根据需要指定范数的类型、计算的维度以及是否保持输出的维度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.norm的理解](https://blog.csdn.net/goodxin_ie/article/details/84657975)[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_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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