Statistic statistic = statisticMapper.selectStatisticWithArticleId(article.getId());什么意思
时间: 2024-05-24 07:14:18 浏览: 24
这行代码的意思是从数据库中选取文章 id 对应的统计信息。其中 statisticMapper 是一个 Mapper 接口,其方法 selectStatisticWithArticleId() 实现了从数据库中查询指定文章的统计信息的功能,并通过 article.getId() 方法获取了对应文章的 id 值。
相关问题
KstestResult(statistic=0.12726344134326134, pvalue=0.9427504251048978)解释代码中statistic的作用
KstestResult是Python中科学计算库SciPy提供的函数ks_2samp()的返回结果。其中,statistic表示两个样本的K-S统计量,用于检验两个样本是否符合同一分布。K-S统计量是两个经验分布函数(ECDF)的最大垂直偏差值。pvalue表示在零假设(两个样本来自同一分布)下,得到与实际统计量一样或更极端的结果的概率。如果pvalue小于显著性水平,通常为0.05或0.01,则拒绝零假设,认为两个样本来自不同的分布。
帮我改写下面的代码,是其结果不变但是表达方式不同:# 2、人体的温度是否服从正态分布? #分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数 from scipy import stats ks_test = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm') shapiro_test = stats.shapiro(file['Temperature']) normaltest_test = stats.normaltest(file['Temperature'],axis=0) print('ks_test:',ks_test) print('shapiro_test:',shapiro_test) print('normaltest_test:',normaltest_test) # 绘制拟合正态分布曲线 Temperature = file['Temperature'] plt.figure() Temperature.plot(kind = 'kde') #原始数据的正态分布 M_S = stats.norm.fit(Temperature) #正态分布拟合的平均值loc,标准差 scale normalDistribution = stats.norm(M_S[0], M_S[1]) # 绘制拟合的正态分布图 x = np.linspace(normalDistribution.ppf(0.01), normalDistribution.ppf(0.99), 100) plt.plot(x, normalDistribution.pdf(x), c='orange') plt.xlabel('Temperature about Person') plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20) plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])
下面是代码改写后的版本:
```
# 2、人体的温度是否服从正态分布?
# 分别使用 kstest、shapiro 和 normaltest 进行分布检验
from scipy import stats
# 使用 kstest 进行分布检验
ks_statistic, ks_pvalue = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm')
print('ks_statistic:', ks_statistic)
print('ks_pvalue:', ks_pvalue)
# 使用 shapiro 进行分布检验
shapiro_statistic, shapiro_pvalue = stats.shapiro(file['Temperature'])
print('shapiro_statistic:', shapiro_statistic)
print('shapiro_pvalue:', shapiro_pvalue)
# 使用 normaltest 进行分布检验
normaltest_statistic, normaltest_pvalue = stats.normaltest(file['Temperature'], axis=0)
print('normaltest_statistic:', normaltest_statistic)
print('normaltest_pvalue:', normaltest_pvalue)
# 绘制拟合正态分布曲线
temperature = file['Temperature']
plt.figure()
temperature.plot(kind='kde')
# 绘制拟合的正态分布图
mu, sigma = stats.norm.fit(temperature)
norm_distribution = stats.norm(mu, sigma)
x = np.linspace(norm_distribution.ppf(0.01), norm_distribution.ppf(0.99), 100)
plt.plot(x, norm_distribution.pdf(x), c='orange')
plt.xlabel('Temperature of Person')
plt.title('Normal Distribution of Temperature', size=20)
plt.legend(['Temperature', 'Normal Distribution'])
```
注:主要的改动包括:变量名的修改、拆分 kstest、shapiro 和 normaltest 的输出、正态分布参数的获取方式等。
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