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RSS订阅原创 在Python中，self参数的意义
在Python中，self参数是类方法中指向当前对象实例的引用。当在类中定义方法时，第一个参数必须是self，它允许方法访问和操作该实例的属性和其他方法，self的作用表明这是一个类的方法，而非独立函数，可以访问类的属性和其他方法，这是Python面向对象编程的核心机制，当通过类的实例调用方法时，Python会自动传入self参数，如果不需要类，可移除self改为独立函数。即使方法中未使用self，只要在类中定义，就必须保留该参数。Python解释器依赖这个机制正确传递实例引用。
2025-06-01 17:00:56
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原创 html代码运行方式
HTML 文件本身不是可执行语言，不能像 JS/Python 那样直接通过命令行运行。需要在浏览器环境中解析 HTML+JS 才能看到效果。
2025-05-22 22:26:42
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原创 vscode写html代码
是新建文件夹 不是新建文件。2.在文件夹下新建.html文件。html代码基础结构就出来了。PS.记得把en改为ch。
2025-05-04 23:36:26
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原创 PDF与CDF
累积分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）作用：描述连续型随机变量在某个特定值附近的概率密度（注意：PDF 值本身不是概率）。概率密度函数（Probability Density Function, PDF）作用：表示随机变量 X 小于或等于某个值 x 的概率。PDF 是“密度”：刻画概率在空间中的分布强度。CDF 是“累积”：汇总从起点到某一点的总概率。CDF 是 PDF 的积分。
2025-04-29 00:23:00
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原创 copula意义
使用Clayton Copula捕捉两者在下跌时的强相关性。传统方法：强制假设两者服从多元正态分布，导致模型失真。通过Copula的解耦能力，模型更贴近现实数据特性。变量A：股票收益率（尖峰厚尾分布），变量B：债券收益率（近似正态分布）。为变量A选择t分布作为边缘分布，为变量B保留正态分布，
2025-04-29 00:00:22
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原创 python导入本地数据集
data_path = r"E:\Desktop\新算法\真实数据集\工作簿.csv"data["Na_to_K"].values # 第二维：钠钾比。data["Age"].values, # 第一维：年龄。# 直接使用数值型特征，无需编码。
2025-04-28 20:57:06
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原创 python聚类
from sklearn.cluster import KMeans, AgglomerativeClustering, DBSCAN, SpectralClustering#导入了四个聚类算法类。from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score#metrics模块导入了两个聚类评估指标。"""输出聚类评估指标"""PS 运行代码前需要导入库与函数。# 3. DBSCAN 聚类。# 4. 图聚类（谱聚类）
2025-04-28 20:39:11
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原创 Python可视化
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis', s=30, edgecolors='k')#X轴数据取数据集的第1列，Y轴取数据集的第2列，根据聚类标签自动分配颜色，点尺寸：30像素，点边缘：黑色描边（增强数据点区分度）def plot_clusters(X, labels, title):#绘制二维散点图，用不同颜色标记聚类标签，X是数据集，labels是算法，title是图形标题。plt.ylabel('Feature 2')#Y轴标签。
2025-04-28 20:32:13
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原创 vscode python创建虚拟坏境
确认myenv环境存在，且路径正确（如C:\Users\Lenovo\anaconda3\envs\myenv）。conda create -n myenv python=3.9 # 指定Python版本。重新激活Conda环境。conda activate myenv # 重新激活目标环境。选择对应的Conda环境路径（如myenv）。步骤3：手动指定Python解释器路径。步骤3：关联VS Code解释器。步骤4：验证Python路径。步骤1：创建Conda环境。步骤2：激活Conda环境。
2025-04-26 14:19:12
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原创 聚类分析现状
针对上述问题，一种结合降维技术和聚类算法的解决方案被广泛认可，即先采用降维技术，如主成分分析、局部线性嵌入或核方法等对数据进行降维，再对降维后的特征进行聚类．该方案虽然在一定程度上降低了高维空间的聚类难度，但由于数据降维是独立于聚类任务的，这意味着提取的特征往往并不具备簇类结构．子空间方法则提供另一种很好的思路． 该方法假设高维数据分布于多个低维子空间的组合，通过将高维数据分割到各自所属的本征低维子空间，从而完成聚类． 子空间聚类方法大致分为 5 类，即基于矩阵分解的方法［9-10］、基于代数的方法［11-
2025-04-23 15:09:37
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原创 vscode 使用powershell
在PowerShell中运行Python代码需使用python命令，才能明确调用Python解释器。方法1 python -c "print('bb')"方法2 进入Python交互模式。
2025-04-21 21:15:26
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原创 word3张图片叠成一列
点击 “插入” → “表格” → 插入一个 3行×1列 的表格。插入图片到表格，将三张图片分别粘贴到表格的三行单元格中。在每张图片下方单元格内输入标签（如(a)、(b)、(c)），设置文字居中对齐。选中表格 → 右键 “表格属性” → “边框和底纹” → 选择“无边框”。
2025-04-17 09:40:48
303
原创 DBSCAN 聚类
如果参数邻域半径（eps），最小样本数（min_samples）设置不当，可能导致所有数据点被归为一个簇，或者大部分被视为噪声，从而无法形成有效的聚类结构。DBSCAN是基于密度的聚类算法，它通过定义邻域半径（eps）和最小样本数（min_samples）来识别核心点、边界点和噪声点。DBSCAN是无监督学习，不依赖于数据集真实标签，聚类结果中的标签是算法自动分配的簇编号，而非预先存在的分类。
2025-04-17 08:59:24
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原创 密度估计非参数方案
经典L D算子，以及张量积方法（用于建立多元推广形式）。这两类算子将作为辅助工具，用于推导非参数密度估计方案的最大均方误差，进而研究。在MQ拟插值函数逼近研究领域，核心在于。一种新型多元密度估计非参数方案。
2025-04-16 10:56:49
125
原创 核密度估计
然而，核密度估计（KDE）存在边界效应这一固有缺陷——即在有界域边界处的估计精度显著下降。为克服此问题，学界已提出诸多改进方案，但这些方法需全量存储并计算所有样本数据，导致大规模数据集下的存储开销与计算复杂度急剧上升。
2025-04-16 00:16:46
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原创 非参数化密度估计
值得注意的是，几乎所有非参数密度估计技术都与直方图存在深度关联，典型派生方法包括：平均移位直方图（Average Shifted Histogram），随机平均移位直方图（Random Average Shifted Histogram）， 高阶直方样条（High-order Histospline），分布元树（Distribution Element Trees），核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）。因此，研究有界域上的非参数密度估计更具现实意义与理论价值。
2025-04-15 23:56:14
240
原创 安装了numpy，但在运行代码时却提示找不到模块
问题根源在于 Python 环境未正确匹配，导致 VSCode 运行代码时使用的 Python 环境与安装 NumPy 的环境不一致。1.查看当前 Python 解释器，打开 VSCode，观察窗口右下角状态栏显示的 Python 版本。2.切换为安装了numpy库的环境。
2025-04-14 22:49:19
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原创 vscode快速测试部分代码，而无需修改主代码文件
2.按下 Shift + Enter，VS Code 会自动在右侧打开一个交互式窗口（类似 Jupyter Notebook）3.直接输入测试代码：在交互式窗口中直接输入以下代码并运行。使用 Python 交互式窗口（Jupyter 风格）1.选中要测试的代码。
2025-04-14 15:01:53
288
原创 csv文件用excel打开出现部分数据乱码现象
CSV文件常用UTF-8编码，而Excel默认使用ANSI编码（如GBK）打开文件，导致中文等非ASCII字符显示乱码。5.将原始文件格式改为UTF-8，分隔符设为逗号 点击加载。6.数据正确导出 无乱码。1.新建excel文件。3.点击从文本/csv。4.选择csv文件导入。
2025-04-14 14:10:53
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原创 用jupyter notebook打开ipynb文件
点击upload之后就能在jupyter中上传文件夹中的ipynb文件，在files的底部就有新上传的ipynb文件。值得一提的是，如果你的ipynb文件一开始并没有放置在c盘，有时会出现无法上传的情况，jupyter会显示文件无效，解决办法很简单，可以是把文件放置在c盘，再进行上传。
2023-08-14 16:27:15
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