weixin_41102672的博客

数据来自：# import numpy as npimport matht = [ 9, 21, 32, 36, 43, 45, 50, 58, 63, 70, 71, 77, 78, 87, 91, 92, 95, 98, 104, 105, 116, 149, 156, 247, 249, 250, 337, 384]t = t[:26]# t时刻的累计故障数量为y。epsilon = 0.000_001N = len(t)D = sum(t) / (N * max(t

import osimport sysfrom PyQt5.QtCore import pyqtSignal, Qt# from PyQt5.QtGui import Qfrom PyQt5.QtWidgets import QHBoxLayout, QDockWidget, QMainWindow, QListWidget, QTextEdit, QPushButton, QApplication, \ QWidget, QToolBar, QAction, QVBoxLayout, QM

scipy.stats.chi2scipy.stats.chi2（* args，** kwds ）= <scipy.stats._continuous_distns.chi2_gen object>源码卡方分布连续随机变量。作为rv_continuous类的实例，chi2继承了这个类的一切通用方法（请参见下面的完整列表），并使用此分布的公式来完善它们。笔记chi2的概率密度函数为：f(x,k)=12k2Γ(k2)xk2−1e−x2f(x,k)=\frac{1}{2^{\frac{k}

scipy.stats.weibull_minscipy.stats.weibull_min（* args，** kwds ）= <scipy.stats._continuous_distns.weibull_max_gen object>源码威布尔最小连续随机变量。作为rv_continuous类的实例，weibull_max继承了这个类的一切通用方法（请参见下面的完整列表），并使用此分布的公式来完善它们。也可以看看weibull_min笔记weibull_max的概率密度函数为

scipy.stats.weibull_maxscipy.stats.weibull_max（* args，** kwds ）= <scipy.stats._continuous_distns.weibull_max_gen object>源码威布尔最大连续随机变量。作为rv_continuous类的实例，weibull_max继承了这个类的一切通用方法（请参见下面的完整列表），并使用此分布的公式来完善它们。也可以看看weibull_min笔记weibull_max的概率密度函数为

文章目录统计（scipy.stats）简介随机变量获取帮助公共的方法移动和缩放形状参数广播离散分布的特定点<以下未翻译>拟合分布性能问题和注意事项剩下的问题建立具体分布进行连续分布，即子类化rv_continuous子类rv_discrete分析一个样品描述性统计T检验和KS检验分布尾巴特别测试为正态分布比较两个样本比较装置核密度估计单因素估计多因素估计多尺度图相关（MGC）统计（scipy.stats）简介在本教程中，我们讨论的许多（当然不是全部）功能 scipy.stats。此处的目的

对应链接：积分（scipy.integrate）该scipy.integrate子程序包提供了几种积分方法，包括普通的微分方程积分器。help命令提供了该模块的概述：>>> help(integrate) Methods for Integrating Functions given function object. quad -- General purpose integration. dblquad -- General purpo

python-mesa:Agent Based Model 简单教程教程链接：https://mesa.readthedocs.io/en/latest/tutorials/intro_tutorial.html本文完整代码链接：https://gitee.com/hzy15610046011/python_code_collection/tree/master/%E7%AE%97%E6%B3...