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  • 主要介绍了php使用filter_var函数判断邮箱,url,ip格式,简单分析了php filter_var函数的功能、参数,并结合实例形式给出了filter_var函数判断邮箱,url,ip格式的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • MATLAB中var函数,mean函数的含义及用法详细解释 var函数语句 我们先来看var函数,MATLAB命令窗输入help var ,可以得到用到方差函数Syntax有: V = var(X); V = var(X,1); V = var(X,w); V = var(X,w,dim); 前两个...
     MATLAB中var函数,mean函数的含义及用法详细解释
    

    var函数语句

    我们先来看var函数,MATLAB命令窗输入help var ,可以得到用到方差函数Syntax有:
    V = var(X);
    V = var(X,1);
    V = var(X,w);
    V = var(X,w,dim);
    前两个针对向量处理,后两个针对矩阵处理。

    var用法实例

    有了上面句法,我们来实例理解一下:

    a=[1 6 6;4 2 5; 7 2 3];
    x1=var(a);%默认为0,等价于x1=var(a,0) ,除以N-1,结果 9.0000    5.3333    2.3333
    x2=var(a,1);%此时除以N,结果6.0000    3.5556    1.5556
    x3=var(a,0,1);%除以N-1, 9.0000    5.3333    2.3333
    x4=var(a,0,2);%除以N-1,[8.3333;2.3333;7.0000]列向量
    x5=var(a,1,1);%除以N,求出每列的方差,6.0000    3.5556    1.5556
    x6=var(a,1,2);%除以N,求出每行的方差,[5.5556;1.5556;4.6667]
    mean(a);  %对每列取均值 4.0000    3.3333    4.6667
    x7=(sum((a-repmat(mean(a),3,1)).^2))/(size(a,1)-1); %验证x3, 9.0000    5.3333    2.3333
    x8=(sum((a-repmat(mean(a),3,1)).^2))/(size(a,1));% 验证x5, 6.0000    3.5556    1.5556
    

    【总结】1.var()函数默认的参数是0,有的地方说是输出这个向量中元素的样本方差的无偏估计值,这时候不是总体数据的方差,要注意。那么怎么求总体方差呢?
    2.使用var(1),就是不管是向量的方差还是矩阵的方差,都要设置为1,即此时除以N,具体使用哪一条语句看上面示例。

    mean函数语句

    M = mean(A) 
    exampleM = mean(A,dim) 
    exampleM = mean(___,type)
    

    mean用法实例

    为了和上面有对比,还是以上面3*3矩阵为例,

    a=[1 6 6;4 2 5; 7 2 3];
    y1 = mean(a);% 默认形式为列,等价于下面 y2= mean(a,1),结果4.0000  3.3333  4.6667 
    y2= mean(a,1) %4.0000    3.3333    4.6667
    y3= mean(a,2) %返回每行的平均值  得到[4.3333;3.6667;4.0000]
    

    另外,还有exampleM = mean(___,type)函数较复杂,以及还能处理3-D数列,可以参考help页。

    展开全文
  • 本文实例讲述了php格式输出文件var_export函数的用法。分享给大家供大家参考。具体如下: var_export:php 4 >= 4.2.0, php 5 var_export — 输出或返回一个变量的字符串表示. 描述:mixed var_export (mixed ...
  • std函数 var函数【Matlab】

    千次阅读 2019-01-24 13:25:26
    10.std函数 std函数用于求向量或矩阵中元素的标准差。在一般的书中,标准差(standard deviation)有以下两种不同的计算方法(标准差与样本标准差):  其中: n是样本的元素个数。这两种方法的区别在于:前面的...

    10.std函数

    std函数用于求向量或矩阵中元素的标准差。在一般的书中,标准差(standard deviation)有以下两种不同的计算方法(标准差与样本标准差):

     其中:

    n是样本的元素个数。这两种方法的区别在于:前面的除数一个是n-1,而另一个是n

    std函数调用语法如下。

    (1)s=std(x):若x为向量,按照公式(1)计算该向量元素的样本标准差;若x为矩阵,就返回x各列元素的标准差。

    (2)s=std(x,flag):若flag=0,则等同于s=std(x);若flag=1,则按照公式(2)求x的标准差。

    (3)s=std(x,flag,dim):返回第dim维方向各元素的标准差。

    【例4-25】  std函数使用示例。

    >> A=magic(5)

    A =

        17    24     1     8    15

        23     5     7    14    16

         4     6    13    20    22

        10    12    19    21     3

        11    18    25     2     9

    >> s1=std(A,0,1)

    s1 =

        7.2457    8.0623    9.4868    8.0623    7.2457

    >> s2=std(A,1,1)

    s2 =

        6.4807    7.2111    8.4853    7.2111    6.4807

    >> s3=std(A,0,2)

    s3 =

        8.8034

        7.2457

        8.0623

        7.2457

        8.8034

    11.var函数

    var函数用于求向量或矩阵中元素的方差。方差就是标准差的平方。var函数的调用语法如下。

    (1)V = var(X):若X为向量,则计算X的样本方差;若X为矩阵,则按列计算X的方差。

    (2)V = var(X,1):按照上面公式(2)中s的平方计算X的方差。

    (3)V = var(X,w):使用权重向量w计算方差。

    (4)V = var(X,w,dim):计算矩阵X第dim维的方差。

    【例4-26】  var函数使用示例。

    >> A=magic(5)

    A =

        17    24     1     8    15

        23     5     7    14    16

         4     6    13    20    22

        10    12    19    21     3

        11    18    25     2     9

    >> v1=var(A)                      %  样本方差

    v1 =

       52.5000   65.0000   90.0000   65.0000   52.5000

    >> v2=var(A,0,1)                  %  和v1结果相同

    v2 =

       52.5000   65.0000   90.0000   65.0000   52.5000

    >> v3=var(A,1,1)                  %  计算方差

    v3 =

        42    52    72    52    42

     

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  • snmp_add_var函数的用法

    2012-09-03 11:59:38
    简单介绍一下snmp_add_var函数的用法,方便初学者学习。
  • [Matlab] var函数和std函数用法

    千次阅读 2019-02-27 15:35:14
    MATLAB函数var、std浅析 https://blog.csdn.net/qinze5857/article/details/79156555 std (x, flag,dim) y=std(x) 算出x的标准偏差。 x可以是vector或者一个matrix矩阵。 若x是vector,则y是算x的标准偏差。 若x...

    MATLAB函数var、std浅析

    https://blog.csdn.net/qinze5857/article/details/79156555

    std (x, flag,dim)
    
    y=std(x) 算出x的标准偏差。 x可以是vector或者一个matrix矩阵。
    若x是vector,则y是算x的标准偏差。
    若x是matrix,则y是个vector,存放的是算每一列/行的标准偏差。  
    
    fla表示标注公差时是要除以n还是n-1
    flag==0.........是除以n-1
    flag==1.........是除以n
    dim表示维数
    dim==1..........是按照列分
    dim==2..........是按照行分 若是三维的矩阵
    dim==3就按照第三维来分数据
    
    默认std格式是std(x,0,1);
    
     >>x=[ 1 2 3 4; 4 5 6 1 ]
     >>std(x)
    ans =
        2.1213    2.1213    2.1213    2.1213
    
    >> std(x,1)
    ans =
        1.5000    1.5000    1.5000    1.5000
    
     >> std(x,0,2)
    ans =
        1.2910
        2.1602
    
    >> std(x,1,2)
    ans =
        1.1180
        1.8708
    展开全文
  • python 中的var()函数和cov函数用法

    万次阅读 2017-05-17 16:40:49
    python 的的var()函数和cov函数的用法

    本文是学习多篇博客总结而得:
    numpy中var和cov函数求法和MATLAB中var和cov函数求法类似:

    首先均值X,样本方差S,样本协方差C 公式分别为:


    一.  MATLAB和Python中计算样本方差的函数都是var,但是二者有区别

    (参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-412206-612018.html)

    在MATLAB中,计算方差采用的公式为:

    该公式计算出的结果为总体方差 σ2

    在Python中,对var计算时采用的公式为:


    即样本的二阶中心矩;只有使用参数ddof = 1时才计算样本方差,计算结果才与MATLAB的var公式计算结果相同。


    二. matlab 统计基本函数 var方差

    (参考:http://blog.csdn.net/tong_huijiao/article/details/54018019)

    matlab中的方差函数var的用法及具体分析: 
    首先我们应该清楚的区分两个概念,即方差和样本方差的无偏估计:
    方差公式中分母上是N;

    样本方差无偏估计公式中分母上是N-1 (N为样本个数)。 

    函数名称: var 
    函数功能:求解方差 
    函数用法:var(X) %与var(X,0)相同 
    var(X,W) 
    var(X,W,dim) 

    注:var(X,W) 

    % 1. W可以取0或1,取0求样本方差的无偏估计值(除以N-1;对应取1求得的是方差(除以N),

    % 2. W也可以是向量,但必须与X中的第一个维度数相同,即length(W)= size(X,1) 

    var(X ,0 ,dim) % 除以N-1 ;dim =1 对每列操作 dim = 2 对每行操作 
    var(X ,1 ,dim) % 除以N; dim =1 对每列操作 dim = 2 对每行操作

    var(X,W,dim)   % 关于W取向量时,把W看做X中观察值发生的次数(或者说概率也行)
    

    ………………………………………………… 
    2.1.  对于
    X是向量时,把向量中每个元素看做一个样本 
    var(X)或者var(X,0)函数输出这个向量中元素的样本方差的无偏估计值

    var(X ,  1)输出的是样本方差 
    例1:例1:

    a = [1 6 1 4]; 
    aa = var(a) 
    aa = 

    a_var = var(a,1) 
    a_var = 
    4.5000 
    (sum((a-mean(a)).^2))/(length(a)) 
    ans = 
    4.5000 

    2.2. 对于X是矩阵时 

    把每行看做一个观察值,每列看做一个变量,函数输出一个行向量,每个元素计算的是该列的方差 

    X= [1 6 6;4 2 5;7 2 3] 
    X = 
    1 6 6 
    4 2 5 
    7 2 3 
    XX=var(X) 
    XX = 
    9.0000 5.3333 2.3333 
    (sum((X-repmat(mean(X),3,1)).^2))/(size(X,1)-1) %验证 
    ans = 
    9.0000 5.3333 2.3333 
    X_var = var(X,1) 
    X_var = 
    6.00 

    2.3.  对于var(X ,0 ,dim) 或者 var(X ,1 ,dim) 前面已说 0 对应 除以N-1; 1对应除以N; 

    dim 指维度信息,默认为1,dim =1 就指对每列操作; dim =2 就指对每行操作。

    下面以 var(X ,0 ,dim) 为例进行试验验证: 
    参考结果:默认dim=1

    var(X ,0 ,2) 
    ans = 
    8.3333 
    2.3333 
    7.0000 


    Y = X’; 
    var(Y) 
    ans = 
    8.3333 2.3333 7.0000 (一样吧)

    2.4 . 对于 var(X,W)、var(X,W,dim) 中W为向量的情况: 
    把W看做X中对应观察值发生的次数(或者说概率也行)处理,现粘贴matlab部分源代码(已加注释)如下: 
    function y = var(x,w,dim)

    % The weighted variance for a vector X is defined as 
    % VAR(X,W) = SUM(W.*RESID.*CONJ(RESID)) / SUM(W)  
    % where now RESID is computed using a weighted mean. 
    wresize = ones(1,max(ndims(x),dim)); wresize(dim) = n; 
    w = reshape(w ./ sum(w), wresize);

    三. MATLAB中cov函数的用法

    (参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010twv.html)

    函数名称:cov

    函数功能: 求协方差矩阵

    函数用法: cov(X)      % cov(X,0) = cov(X)

               cov(X,Y)    % X,Y必须是各维数都相同的矩阵
               cov(X,1)    % 除以N而不是N-1                   
               cov(X,Y,1)  % 除以N而不是N-1 
    详细描述:
    ......................................................................
    3.1 if X is a vector向量,cov(X)输出的是这个向量的方差

    例:

    >> A = [4 1 3];
    >> AA = cov(A)

    AA =

        2.3333

    >> a = mean(A)

    a =

        2.6667

    >> AAA = 1/3*((4-a)^2+(1-a)^2+(3-a)^2)

    AAA =

        1.5556

    >> AAAA= 1/2*((4-a)^2+(1-a)^2+(3-a)^2)           

     %同样,这个方差不是真正意义的方差,而是对样本统计方差的一个无偏估计值

    AAAA =

        2.3333

    ..............................................................................

    3.2 X是一个矩阵来说,matlab把每行看做一个观察值,把每列当做一个变量.

    也就是说对于一个4*3的矩阵求协方差矩阵,matlab会认为存在三个变量,即会求出一个3*3的协方差矩阵。
    其中,对角线元素为对应变量的方差无偏估计值,其他位置为对应变量间的 协方差无偏估计值(即除的是N-1)

    .......................................................................
    例1:
    >> X = [1 5 6; 4 3 9 ; 4 2 9; 4 7 2]

    X =

         1     5     6
         4     3     9
         4     2     9
         4     7     2

    >> Y = cov(X)

    Y =

        2.2500   -0.7500    0.5000
       -0.7500    4.9167   -7.1667
        0.5000   -7.1667   11.0000

    为探究过程,以Y(1,1)和Y(1,2)为例进行验证

    >> x=X(:,1);
    >> sum((x-3.25).^2)/3

    ans =

        2.2500

    >> y = X (:,2);

    >>  aa = x'*y/3  

    aa =

       -0.7500

    ......................................................

    3.3 对于cov(X,Y)

    X、Y必须是各维数都相等的矩阵,其功能是把X中所有元素看做一个变量的样本,Y中所有元素看做另外一个变量的样本,

    把矩阵中每个对应位置看做一个联合观察值,函数实现的是求出两个变量的协方差矩阵

    例2:

    >> X

    X =

         1     5     6
         4     3     9
         4     2     9
         4     7     2
    >> Y = [1 6 7; 7 5 9 ; 1 6 4 ; 2 9 2]

    Y =

         1     6     7
         7     5     9
         1     6     4
         2     9     2
    >> cov(X,Y)

    ans =

        6.9697    4.4242
        4.4242    8.4470

    现在用(1,1)和(1,2)位置验证

    >> sum(sum((X-mean(mean(X))).^2))/11  %把X中每个元素都看做一个变量的样本,求其方差的无偏估计值

    ans =

        6.9697

    >>  sum(sum((X-mean(mean(X))).*(Y-mean(mean(Y)))))/11  %把X、Y矩阵对应位置元素看做一个联合样本,根据公式E[(X-EX)*(Y-EY)]求协方差

    ans =

        4.4242

    .....................................................................................

    3.4 cov(X,1)  和  cov(X,Y,1) 与之前的求解过程一致.

    不同的是,其求出的是协方差,而不是样本的协方差无偏估计值,即其除以的是N 而不是N-1

    例3:

    >> cov(X,1)

    ans =

        1.6875   -0.5625    0.3750
       -0.5625    3.6875   -5.3750
        0.3750   -5.3750    8.2500

    >> x=X(:,1);
    sum((x-3.25).^2)/4  %不同之处

    ans =

        1.6875

    >>  y = X (:,2);
    >> y = y - 4.25;
    >> aa = x'*y/4  %不同之处

    aa =

       -0.5625

    例4:


    X =

         1     5     6
         4     3     9
         4     2     9
         4     7     2
    >> Y = [1 6 7; 7 5 9 ; 1 6 4 ; 2 9 2]

    Y =

         1     6     7
         7     5     9
         1     6     4
         2     9     2

    >> cov(X,Y)

    ans =

        6.9697    4.4242
        4.4242    8.4470

    >> a =cov(X,Y,1)

    a =

        6.3889    4.0556
        4.0556    7.7431

    >> a.*12/11              %看出来了吧

    ans =

        6.9697    4.4242
        4.4242    8.4470

    协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间的。
    理解协方差矩阵的关键就在于牢记它计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间。
    拿到一个样本矩阵,我们最先要明确的就是一行是一个样本还是一个维度,心中明确这个整个计算过程就会顺流而下。


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    vars 函数与此相似, 它返回的是包含每个成员当前值的字典. 如果你使用不带 参数的 vars , 它将返回当前局部名称空间的可见元素(同 locals... 使用 vars 函数 File: builtin-vars-example-1.py   book = "librar
  • VBA VarType()函数的应用

    千次阅读 2021-02-26 21:19:08
    函数原型: Integer VarType(varname As Variant) vbEmpty 0 Empty(未初始化) vbNull 1 Null(无有效数据) vbInteger 2 整数 vbLong 3 长整数 vbSingle 4 单精度浮点数 vbDouble 5 双精度浮点数 vbCurrency 6 ...
  • vars()函数用法

    千次阅读 2019-02-01 22:27:36
    vars() 函数返回对象object的属性和属性值的字典对象。 vars([对象]) 当函数不接收参数时,其功能和locals函数一样,返回当前作用域内的局部变量。 当函数接收一个参数时,参数可以是模块、类、类实例...
  • matlab 统计基本函数 var方差

    万次阅读 2017-01-04 13:25:22
    matlab 统计基本函数 var方差 matlab中的方差函数var的用法及具体分析, var 是用来求方差的,但是首先我们应该清楚的区分两个概念,...函数名称: var函数功能:求解方差函数用法:var(X) %与var(X,0)相同 var(X,W)
  • 当变量声明未在函数作用域的顶部连续使用时, vars-on-top规则会生成警告。 规则详情 此规则旨在将所有变量声明保持在函数的顶部。 允许多个有助于提高可维护性并减少语法。 if 中没有变量声明 // BAD function ...
  • DAX中的自定义变量函数VAR(1)

    千次阅读 2018-06-01 15:29:30
    DAX中的自定义变量函数VAR的基本概念和用法
  • MATLAB函数var、std浅析

    万次阅读 2016-04-29 13:48:36
    var3=var(test) %用var函数计算 得到如下结果: m = 4.571428571428571 var1 = 2.530612244897959 var2 = 2.952380952380953 var3 = 2.952380952380953 由结果知var()函数是以求样本方差的公式计算的,那么...
  • var函数作用域;存在变量提升;可重复定义;声明的变量会作为window的属性。 let:块级作用域;不存在变量提升(有暂时性死区);不可重复定义;声明的变量不会作为window的属性。 块级作用域:即在{}花括号内...
  • 函数vars()的用法

    千次阅读 2019-09-27 08:44:47
    # -*- coding: utf-8 -*- ...#python之函数用法vars() #vars() #说明:返回对象object的属性和属性值的字典对象''' vars(...) vars([object]) -> dictionary dictionary:字典对象 Without arguments, equi...
  • var b = 99; function A(){ console.log(b); //undefined var b = 15;...//有人会有这样的疑惑,为什么第一个输出的是...// 函数在执行时,会先在自己的函数体里查询变量,如果没有,才会一级一级往上查找。...

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var函数怎么用