函数参数相关整理

 1 def func(a,*args,b=1,**kwargs):    #形参部分
 2 # a是位置参数,b是默认参数,*args接收除关键字参数以外所有数据..**kwargs可接收除对应关键字参数以外所有数据.
 3 # def func(*args,**kwargs):         #万能接收
 4     '''
 5     :param      args:要标识的内容
 6     :param      kwargs:要标识的内容
 7     :return     :要标识的内容
 8     '''
 9     print(a)                                        #位置参数,可放任何数据类型
10     print(*args)                                    #打散元组或列表类型为单独数据
11     print(args)                                     #args接收数据以元组形式
12     print(b)                                        #关键字参数,修改值
13     print(*kwargs)                                  #打散关键字参数,(字典的键)单独数据
14     print(kwargs)                                   #关键字参数,按字典方式输出{'d': 2, 'c': 1, 'e': 5}
15 func({1,2,3,4},[1,3,4,6,8],2,5,b=8,d=2,c=1,e=5)     #参数顺序:位置参数,动态位置,关键字参数,动态关键字

结果对照:

1 {1, 2, 3, 4}
2 [1, 3, 4, 6, 8] 2 5
3 ([1, 3, 4, 6, 8], 2, 5)
4 8
5 d c e
6 {'d': 2, 'c': 1, 'e': 5}

声明局部变量和全局变量:

 1 def func():
 2     global a                #global直接将变量提到全局,不影响上一层同名变量..全局变量在局部作用域中使用时,只可被访问无法被修改
 3     a = 20
 4     b = 20
 5     def func1():
 6         nonlocal b              #nonlocal修改离它最近的局部变量(非全局,否则报错)
 7         b = 10
 8     func1()
 9     print(b)
10     print(locals())         #locals()查看当前作用于的所有变量和方法
11 func()                  #globals()查看全局作用域的的变量和方法
12 print(a)

结果对照:

1 10
2 {'func1': <function func.<locals>.func1 at 0x00000138459C87B8>, 'b': 10}
3 20

 

转载于:https://www.cnblogs.com/NoteBook3013/p/10245512.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
<think>嗯,我现在需要回答用户关于MATLAB参数估计相关函数的问题。首先,我应该回忆一下MATLAB中常用的参数估计函数有哪些,然后逐一介绍它们的功能和使用方法。用户可能需要这些函数来进行统计分析、模型拟合等操作,所以需要确保信息准确且实用。 首先,参数估计在统计学中是指根据样本数据估计总体参数的过程,比如均值、方差,或者是更复杂的分布参数。MATLAB作为强大的数学工具,肯定有相关的函数来处理这些任务。我需要分门别类地介绍,可能包括常见的分布参数估计、线性回归、非线性回归、最大似然估计等方法对应的函数。 接下来,我应该列举并详细说明每个函数。比如,对于正态分布的参数估计,MATLAB中的normfit函数可以估计均值和标准差。然后是其他分布,比如二项分布的binofit,指数分布的expfit等等。这些函数通常属于统计和机器学习工具箱,需要确认用户是否有可能需要安装这些工具箱,但可能用户已经了解,所以暂时不提安装问题,只介绍函数本身。 接下来是线性回归,常用的函数有fitlm,用于线性模型的拟合,或者是regress函数。非线性回归方面,可以使用nlinfit或fitnlm。最大似然估计的话,可能用到mle函数,这个函数比较通用,可以适用于多种分布。另外,贝叶斯估计可能涉及到的函数,但可能用户更关注的是频率学派的参数估计,所以暂时不提。 还有可能需要提到鲁棒性估计,比如robustfit,用于处理有异常值的情况。另外,广义线性模型可以使用glmfit。在时间序列分析中,arima模型参数估计可能会用到arima和estimate函数。这些可能需要进一步展开。 需要确保每个函数的语法结构正确,比如输入参数和输出参数,并举一些简单的例子,比如使用normfit估计数据的均值和标准差,并计算置信区间。或者用fitlm做一个简单的线性回归,显示如何得到系数和统计量。 另外,要注意用户提到的系统级指令,比如数学公式要用$...$和$$...$$的格式,所以在介绍函数时,如果有数学公式,比如正态分布的概率密度函数,需要用LaTeX正确表示。例如,正态分布的密度函数是$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{ -\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2} }$,这样用户看起来更清晰。 还要注意回答的结构,分点介绍每个函数,让用户能够逐步理解。可能需要先介绍基本概念,再分常用函数、线性回归、非线性回归、最大似然估计、鲁棒估计、广义线性模型等部分,每个部分下给出函数名称、功能、语法和示例。 需要检查每个函数的语法是否正确,比如normfit的调用方式是[muHat, sigmaHat, muCI, sigmaCI] = normfit(data, alpha),其中alpha是置信水平。示例代码可能需要生成正态分布数据,然后应用normfit进行估计,并显示结果。 此外,还要注意用户可能需要知道如何解释输出结果,比如置信区间的含义,或者回归系数是否显著,所以可能需要简要说明输出参数的意义,比如在fitlm中,Coefficients表包含估计值、标准误、t统计量和p值等。 最后,确保整个回答符合用户的要求,结构清晰,步骤明确,使用中文,并且所有数学表达式正确使用LaTeX格式。可能需要避免使用Markdown,但用户允许使用编号列表,所以可以用数字列表来组织内容。 在整理过程中,如果有不确定的函数语法或功能,需要查阅MATLAB文档确认,比如mle函数的参数是否支持自定义分布,或者nlinfit的使用是否需要提供初始值等。例如,nlinfit确实需要用户提供模型函数和初始参数估计值,所以在示例中需要体现这一点。 总结下来,回答的结构大致如下: 1. 常用概率分布参数估计函数 - normfit - binofit - expfit - 示例和语法 2. 线性回归 - fitlm - regress - 示例 3. 非线性回归 - nlinfit - fitnlm - 示例 4. 最大似然估计(MLE) - mle函数 - 支持分布和自定义 5. 鲁棒估计 - robustfit 6. 广义线性模型 - glmfit 7. 时间序列参数估计 - arima和estimate 每个部分下给出函数的功能、语法、示例代码和输出说明。需要确保代码正确,例如生成数据时使用randn,然后应用函数处理,并展示如何获取参数估计值和置信区间。 同时,需要注意避免错误,比如混淆fitlm和regress的区别,前者返回更详细的线性模型结果,后者更基础。另外,regress可能需要用户自行添加设计矩阵中的常数项,而fitlm自动处理,这点可能需要提及。 可能还需要提到像bootci这样的函数用于自助法参数估计,但可能属于更高级的内容,用户如果只需要基础函数的话,可能不需要展开,但可以简要提及。 最后,确保所有提到的函数都是MATLAB官方支持的,并且属于正确的工具箱,比如统计和机器学习工具箱,但用户可能已经了解这些前提,所以不需要过多强调。 现在,按照这些思路组织内容,确保结构清晰,分点明确,每个函数都有适当的说明和示例,数学公式正确使用LaTeX,代码正确无误,并且用中文简洁明了地表达。</think>以下是MATLAB中常用的参数估计函数及其应用场景的详细介绍,按功能分类组织: --- ### 1. 常用概率分布参数估计 MATLAB提供针对特定分布的参数估计函数,需数据服从对应分布假设。 #### (1) `normfit` - **功能**:正态分布参数估计(均值$\mu$和标准差$\sigma$)。 - **语法**: ```matlab [muHat, sigmaHat, muCI, sigmaCI] = normfit(data, alpha) ``` - `alpha`:置信水平(默认0.05,即95%置信区间)。 - **示例**: ```matlab data = randn(100,1); % 生成正态分布数据 [mu, sigma, muCI, sigmaCI] = normfit(data); ``` #### (2) `binofit` - **功能**:二项分布成功概率$p$的估计。 - **语法**: ```matlab [pHat, pCI] = binofit(k, n, alpha) ``` - `k`:成功次数,`n`:试验次数。 - **示例**: ```matlab [p, pCI] = binofit(45, 100); % 估计概率p及其置信区间 ``` #### (3) `expfit` - **功能**:指数分布参数$\lambda$的估计(均值倒数)。 - **语法**: ```matlab [lambdaHat, lambdaCI] = expfit(data, alpha) ``` --- ### 2. 线性回归分析 #### (1) `fitlm` - **功能**:拟合线性回归模型,支持公式输入。 - **语法**: ```matlab mdl = fitlm(X, y, '公式') ``` - **示例**: ```matlab X = [1, 2; 2, 3; 3, 4]; y = [3; 5; 7]; mdl = fitlm(X, y, 'y ~ x1 + x2'); % 模型公式 disp(mdl.Coefficients); % 显示系数估计及统计量 ``` #### (2) `regress` - **功能**:多元线性回归,返回系数估计及置信区间。 - **语法**: ```matlab [b, bint] = regress(y, X) ``` - **注意**:需手动添加设计矩阵$X$中的常数项(如全1列)。 --- ### 3. 非线性回归 #### (1) `nlinfit` - **功能**:非线性最小二乘拟合,需指定模型函数及初始值。 - **语法**: ```matlab betaHat = nlinfit(X, y, modelFun, beta0) ``` - **示例**:拟合指数模型$y = \beta_1 e^{\beta_2 x}$ ```matlab modelfun = @(b,x) b(1)*exp(b(2)*x); beta0 = [1, 0.1]; % 初始猜测值 beta = nlinfit(xdata, ydata, modelfun, beta0); ``` #### (2) `fitnlm` - **功能**:与`nlinfit`类似,但返回更详细的模型对象。 - **语法**: ```matlab mdl = fitnlm(X, y, modelFun, beta0) ``` --- ### 4. 最大似然估计(MLE) #### `mle` - **功能**:通用最大似然估计,支持多种分布或自定义分布。 - **语法**: ```matlab params = mle(data, 'Distribution', '分布名称') ``` - **示例**: ```matlab data = randn(100,1); [mu, sigma] = mle(data, 'Distribution', 'normal'); % 同normfit % 自定义分布 pdf = @(x,lambda) lambda*exp(-lambda*x); params = mle(data, 'pdf', pdf, 'start', 1); ``` --- ### 5. 鲁棒估计(抗异常值) #### `robustfit` - **功能**:使用稳健方法(如Huber损失)拟合线性模型。 - **语法**: ```matlab b = robustfit(X, y) ``` --- ### 6. 广义线性模型(GLM) #### `glmfit` - **功能**:拟合广义线性模型(如Logistic回归、泊松回归)。 - **语法**: ```matlab b = glmfit(X, y, '分布族', '链接函数') ``` - **示例**(Logistic回归): ```matlab b = glmfit(X, [成功数 试验数], 'binomial', 'logit'); ``` --- ### 7. 时间序列参数估计 #### `arima` + `estimate` - **功能**:估计ARIMA模型参数。 - **语法**: ```matlab mdl = arima(p, d, q); % 定义模型阶数 estMdl = estimate(mdl, data); ``` --- ### 示例汇总 ```matlab % 正态分布参数估计示例 data = normrnd(5, 2, [100,1]); [mu, sigma, muCI, sigmaCI] = normfit(data); % 线性回归示例 X = [ones(10,1), (1:10)']; y = 2*X(:,2) + 3 + randn(10,1); mdl = fitlm(X, y); % 或使用regress ``` 通过以上函数,用户可灵活选择方法进行参数估计。实际应用中需根据数据特性(如分布假设、异常值、非线性关系)选择合适工具。
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