ctrs.append(feat[-1, :2].copy())

你想了解的是关于 `ctrs.append(feat[-1, :2].copy())` 这段代码的信息吗？这段代码的作用是将 `feat` 数组的最后一行的前两个元素复制并添加到 `ctrs` 列表中。这里使用了切片操作 `[-1, :2]` 来获取最后一行的前两个元素，并使用 `copy()` 方法来复制这些元素以防止对原始数据的改变。最后，通过 `append()` 方法将复制的元素添加到 `ctrs` 列表中。

相关问题

CTRS_Secure

很抱歉，根据提供的引用内容，我没有找到与"CTRS_Secure"相关的信息。请您提供更多的上下文或明确的问题，以便我能够更好地回答您的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* *4* [LWIP_简记(8.tcpip_init()之lwip_init())](https://blog.csdn.net/weixin_37571125/article/details/105160412)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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Matlab的chi2gof函数检验序列是否服从指数分布代码

下面是一个使用Matlab的`chi2gof`函数进行指数分布拟合的示例代码：

% 生成一个指数分布的随机序列
lambda = 2; % 定义指数分布的参数
seq = exprnd(lambda, 1000, 1); % 生成1000个随机数

% 对序列进行离散化，生成频数直方图
[n, edges] = histcounts(seq, 'Normalization', 'probability');

% 计算期望频数
lambda_hat = 1 / mean(seq); % 用样本均值估计lambda
expected_counts = n * sum(n) * exp(-lambda_hat * edges(1:end-1)) .* diff(edges);

% 进行卡方检验
[h, p, stats] = chi2gof(edges(1:end-1), 'Ctrs', edges(1:end-1), 'Frequency', n, 'Expected', expected_counts, 'NParams', 1)

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('序列服从指数分布');
else
    disp('序列不服从指数分布');
end

在这个示例代码中，我们首先生成了一个指数分布的随机序列，然后用`histcounts`函数对序列进行离散化，生成频数直方图。接着，我们根据样本均值估计了指数分布的参数，并计算了每个区间的期望频数。最后，我们使用`chi2gof`函数进行卡方检验，并根据检验结果输出相应的信息。