9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.statsasssimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']plt.rcParams['mathtext.fontset&#

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例9.1fromscipy.statsimportexpon,gammaimportpylabaspltx=plt.linspace(0,3,100)L=[1/3,1,2]s1=['*-','.-','o-']s2=['$\\alpha=1,\\beta=\\frac{1}{3}$','$\\alpha=1,\\beta=1$',&#

目录引言一、什么是Matplotlib？1.1Matplotlib的安装1.2Matplotlib的基本功能二、Matplotlib的基础绘图2.1绘制折线图2.2绘制柱状图2.3绘制散点图2.4绘制饼图三、高级功能与定制3.1设置图表样式3.2使用子图3.3保存图表四、Matplotlib流程图4.1Mermaid流

importmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#设置matplotlib支持中文字体mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]#Windows系统使用黑体#mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["ArialUnicodeMS"]#macOS系统使用ArialUn

一、前置知识​ 真阳性(TPR)：正样本被正确分类个数与所有正样本的总数的比值\[TPR=\frac{TP}{TP+FN}\]​ 假阳性(FPR)：负样本被错误分类个数与所有负样本的总数的比值\[FPR=\frac{FN}{FN+TN}\]​ 其中，TP表示正确分类的正样本，TN表示正确分类的负样本，FN表示错误分类的负样本，FN

点击查看代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.statsasssimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']plt.rcParams['mathtext.

importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib#设置字体为系统中的中文字体（这里以SimHei为例，适用于Windows）matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决负号显示问题matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False#数据sizes=[54,36,

在现代预测分析领域，准确评估预测结果的不确定性已成为一个关键挑战。预测的不确定性量化不仅能够提供更可靠的决策支持，还能深入揭示模型的预测能力边界。本文聚焦于时间序列预测中的不确定性量化问题，重点探讨基于一致性预测理论的集成批量预测区间（EnsembleBatchPredictionInter

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一、题目框图二、代码实现1.Led.c#include"Led.h"codeunsignedcharSeg_Table[]={0xc0,//00xf9,//10xa4,//20xb0,//30x99,//40x92,//50x82,//60xf8,//70x80,//80x90,//90x88,//A0x83,//b0xc6,//C0xa1,//d0x86,//E0x8e,//F0xff, /

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1.风险与求助风险与求助本来是放在3.测试进展与风险的，但是不方便领导查看，所以改成放在最前面。风险是写版本测试的风险，比如转测时间太晚，测不完；问题太多，开发问题解决慢，开发反复引入问题；严重问题阻塞测试等，要附上测试责任人，开发责任人，SE求助是自己解决不了的问题需要向领导求