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數(shù)字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第6節(jié) 方差分析

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第6節(jié) 方差分析
2024-10-09
6. 方差分析 單因素多水平方差分析 例6.1 不同裝配方式對生產(chǎn)的過濾系統(tǒng)數(shù)量的差異性檢驗 某城市過濾水系統(tǒng)生產(chǎn)公司,有A、B、C3種方式進行過濾水系統(tǒng)的裝配,該公司為了研究三種裝配方式生產(chǎn)的過濾系統(tǒng)數(shù)量是否有差 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第5節(jié) 假設檢驗

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第5節(jié) 假設檢驗
2024-10-09
5. 假設檢驗 久經(jīng)考場的你肯定對于很多概念類題目里問到的 “區(qū)別和聯(lián)系” 不陌生,與之類似,在統(tǒng)計領域要研究的是數(shù)據(jù)之間的區(qū)別和聯(lián)系 ,也就是差異性分析和相關性分析。本節(jié)我們重點關注數(shù)據(jù)的差異性分析。 我們 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第4節(jié) 區(qū)間估計

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第4節(jié) 區(qū)間估計
2024-10-09
4. 區(qū)間估計 還以為你被上節(jié)課的內(nèi)容唬住了~終于等到你,還好沒放棄! 本節(jié)我們將說明兩個問題:總體均值 的區(qū)間估計和總體比例 的區(qū)間估計。 區(qū)間估計經(jīng)常用于質量控制領域來檢測生產(chǎn)過程是否正常運行或者在“控 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第3節(jié) 數(shù)據(jù)分布

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第3節(jié) 數(shù)據(jù)分布
2024-10-09
3. 數(shù)據(jù)分布 t分布、F分布和卡方分布是統(tǒng)計學中常用的三種概率分布,它們分別用于樣本均值的推斷、方差的比較和數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度檢驗。 總之這3個分布很有用,首次接觸你可能理解不了,但沒關系你知道很重要就行了,接 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第2節(jié) 描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學極簡入門》第2節(jié) 描述性統(tǒng)計
2024-10-09
2. 描述性統(tǒng)計 上一篇介紹了數(shù)據(jù)的分類、統(tǒng)計學是什么、以及統(tǒng)計學知識的大分類,本篇我們重點學習描述性統(tǒng)計學。 我們描述一組數(shù)據(jù)的時候,通常分三個方面描述:集中趨勢、離散趨勢、分布形狀。通俗來說,集中趨勢 ...
利用Python進行數(shù)據(jù)分析
2024-09-20
數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代商業(yè)和科學研究中不可或缺的一部分。Python憑借其強大的庫和易用性,成為數(shù)據(jù)分析領域的首選編程語言。本文將深入探討如何使用Python進行數(shù)據(jù)清洗和預處理,介紹適合數(shù)據(jù)分析的主要庫,并詳述統(tǒng)計分析 ...
如何使用Python進行數(shù)據(jù)清洗?
2023-12-04
在現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅動的世界中,數(shù)據(jù)清洗是一個至關重要的步驟。通過清理、轉換和整理原始數(shù)據(jù),我們可以確保數(shù)據(jù)的質量和一致性,從而提高后續(xù)分析和建模的準確性。Python作為一種功能強大且易于使用的編程語言,在數(shù)據(jù) ...
如何中心化數(shù)據(jù)以進行分析?
2023-06-28
中心化是一種常見的數(shù)據(jù)處理技術,它可以幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。本文將介紹什么是中心化,為什么要進行中心化以及如何進行中心化。 什么是中心化? 中心化是指通過減去平均值將數(shù)據(jù)移到中心位置,使得數(shù)據(jù) ...
如何對數(shù)據(jù)匯總計算和分組?
2023-06-20
數(shù)據(jù)匯總計算和分組是數(shù)據(jù)分析中非常重要的一環(huán)。它們可以幫助我們對數(shù)據(jù)進行更深入的理解,并從中提取有用的信息。在這篇文章中,我將介紹如何對數(shù)據(jù)進行匯總計算和分組,以及它們的應用場景。 數(shù)據(jù)匯總計算 數(shù)據(jù) ...
數(shù)據(jù)清洗常用工具與技巧?
2023-06-17
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預處理的一個重要步驟,它涉及到對數(shù)據(jù)進行檢查、修正和轉換,以確保數(shù)據(jù)質量和可靠性。在實際應用中,數(shù)據(jù)常常存在缺失、重復、異常等問題,因此需要使用各種工具和技巧對數(shù)據(jù)進行清洗。 一、數(shù)據(jù)清 ...
數(shù)據(jù)分析師必備條件是什么
2023-05-30
作為數(shù)據(jù)分析領域的權威專家,我們需要探討數(shù)據(jù)分析師必備的條件。在當前迅速發(fā)展的數(shù)字時代,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)決策過程中不可或缺的資源。因此,數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來越重要。下面將介紹三個必備的條件,以 ...

請教下pandas如何根據(jù)兩列的判斷條件生成新的列?

請教下pandas如何根據(jù)兩列的判斷條件生成新的列?
2023-05-30
Pandas是Python中最流行的數(shù)據(jù)分析工具之一,它提供了高效、靈活和易于使用的數(shù)據(jù)結構和操作函數(shù)。其中一個重要的功能就是可以根據(jù)多個列的判斷條件生成新的列,本文將介紹如何在pandas中實現(xiàn)這種操作。 什么是條件 ...
anaconda里的spyder為什么打不開?
2023-05-30
Anaconda是一種廣泛使用的Python發(fā)行版,其中包含了許多流行的Python工具和庫。Spyder是Anaconda中的一款Python IDE(集成開發(fā)環(huán)境),它提供了一個交互式的編程環(huán)境,可以方便地進行代碼編輯、調試和運行。然而,有 ...
win10已經(jīng)安裝了python3,在不卸載的情況下如何順利安裝、使用anaconda?
2023-05-22
安裝和使用Anaconda與Python 3的同時是完全可能的,因為Anaconda包含了自己的Python發(fā)行版以及眾多常用數(shù)據(jù)科學工具和庫。這篇文章將向你展示如何在不卸載現(xiàn)有Python 3的情況下順利安裝和使用Anaconda。 步驟一:下 ...
pandas中如何求某個特定值在數(shù)據(jù)框中出現(xiàn)的次數(shù)?
2023-05-09
在 Pandas 中,可以使用 value_counts() 方法來計算數(shù)據(jù)框中某個特定值出現(xiàn)的次數(shù)。這個方法可以應用于 Series 對象和 DataFrame 對象。 對于 Series 對象,value_counts() 方法返回一個 Series,其中包含每個唯一值 ...
python: pandas如何向下填充NaN的數(shù)值?
2023-05-05
Pandas 是一個非常強大的 Python 庫,它提供了許多用于數(shù)據(jù)處理和操作的函數(shù)和工具。在數(shù)據(jù)分析中,經(jīng)常會遇到缺失值的問題,而 Pandas 提供了一些方法來處理 NaN 值,比如向下填充 NaN。 本文將介紹 Pandas 中向下 ...
pandas中dropna函數(shù)的作用是什么?
2023-05-04
pandas是一個開源的Python庫,用于數(shù)據(jù)分析和處理。它提供了許多內(nèi)置函數(shù)和工具,以幫助處理各種數(shù)據(jù)操作和任務。其中之一就是dropna()函數(shù),該函數(shù)可以刪除存在缺失值的行或列。 dropna()函數(shù)是pandas中用于處理缺 ...

怎么利用pandas實現(xiàn)區(qū)間頻率分布的展現(xiàn)?

怎么利用pandas實現(xiàn)區(qū)間頻率分布的展現(xiàn)?
2023-05-04
Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析和處理的常用工具,它提供了一系列方便易用的數(shù)據(jù)結構和函數(shù)。在數(shù)據(jù)分析中,我們經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行頻率分布的計算和展示,而Pandas提供了很多方便的函數(shù)可以實現(xiàn)這一功能。本文將介紹 ...
pandas如何提取每天固定時間段的數(shù)據(jù)?
2023-04-24
在數(shù)據(jù)分析和處理中,pandas是一個強大的工具。它可以輕松地在Python中進行數(shù)據(jù)處理,以及進行多種常見的數(shù)據(jù)操作,如索引、切片、聚合和過濾等。在這篇文章中,我們將學習如何使用pandas提取每天固定時間段的數(shù)據(jù)。 ...
Python的numpy操作:如何實現(xiàn)逐個元素取最大值,組成新array?
2023-04-23
Python的numpy庫是一個用于科學計算的開源軟件包,它包含各種工具和函數(shù),可以以一種高效且方便的方式進行數(shù)值計算。其中,對數(shù)組的操作是numpy功能的重要組成部分之一。 在numpy中,逐個元素取最大值可以使用np.max ...

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