2021-02-15

Python初学者8号

今日学习：
1 关于类的一些学习：
包括def __init__(self,arg):的作用。它是用来固定属性的，这个属性可以让每个产生的实例具有独一无二的内部参数，它可以在内部传递参数，就像一般的函数定义在内部的局部变量一样，但是又可以在外部访问这些参数，所以它是一种数据封装的体现

其次就是在class中使用这个global的全局变量，是一个很多此一举的做法（相比较上面来说）

最后就是  类名  和 类名()分别是类的‘名字’，和类的位置‘内存’。这个就和  def  f（）：之后，f与f（）有点像了，但是有所区别：f相当于类名字（），而这个f（）则就是一个return决定的返回值对象。

这里我留一个伏笔，后面在研就

1. 1 2
   
2. >>> f
   
3. <function f at 0x0000020433D398B0>
   
4. >>> f()
   
5. >>> type(f())
   
6. <class 'NoneType'>
   
7. >>> None == f()
   
8. True
   
9. >>> Student
   
10. <class '__main__.Student'>
    
11. >>> Student()
    
12. <__main__.Student object at 0x0000020433D29A90>
    
13. >>> type(Student())
    
14. <class '__main__.Student'>
    
15. >>> type(Student)
    
16. <class 'type'>
    
17. >>> lei = Student()
    
18. >>> type(lei)
    
19. <class '__main__.Student'>
    
20. >>>

复制代码

问题：我想知道这里为什么>>> type(Student) <class 'type'>以及后面的东西

2.使用random中的exponential等模块，返回值是指数分布中随机得出来的数（当然可以调整一下得到序列）

3.对于我们采集的样本，我们需要知道他的规律。如何知道呢？我们可以随便做假设，或者是按照直觉做假设，然后再根据假设对数据进行处理以得到方差标准差期望等这些参数。
下一步，对我们的假设进行检验，通过检验了就可以认为我们的假设是没问题的。

与其说，我们通过采集的样本来知道规律，不如我们也将统计分析的规律（如正态）看做是一个class，然后的出来的这些样本s，我们将其视为一个实例。
我们对其进行统计分析的过程就是在寻找其类到底是啥的过程，哈哈哈哈

4.还有就是octave的这个，我对开源的需求进行了了解。我自己稍微理解了一下。

zhiweng07

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zhiweng07 发表于 2021-2-16 08:47
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