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我有一个具有偏态正态分布的输入数据集(DataFrame/numpy 矩阵)。我正在尝试找到 python 转换函数(或 numpy 矩阵)，它将输入数据集转换为无偏斜的正态分布。
我查看了 curve_fit(在 scipy.optimize 中)，但不确定我将如何应用它。
有没有简单的方法可以做到这一点？
最佳答案
我做了以下两件事之一:
例子
from scipy.stats import norm
df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000), columns=['Uniform'])
df['Normal'] = norm.ppf((df.Uniform.rank() - .5) / len(df))
df.plot(kind='kde')
df.skew()
Uniform 2.392991e-02
Normal 2.114051e-15
dtype: float64
关于python - 找到一个 python 转换函数或 numpy 矩阵将偏态正态分布转换为正态分布，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38151261/
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C语言sscanf()函数：从字符串中读取指定格式的数据 头文件： ?
最近，我有一个关于工作预评估的问题，即使查询了每个功能的工作原理，我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数，该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数，
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FormatNumber 函数 返回表达式，此表达式已被格式化为数值。 FormatNumber( expression [,NumDigitsAfterDecimal [,Inc
我是一名优秀的程序员,十分优秀！