PHP là ngôn ngữ kịch bản máy chủ và là công cụ mạnh mẽ để tạo các trang Web động và tương tác
PHP là một giải pháp thay thế được sử dụng rộng rãi, miễn phí và hiệu quả cho các đối thủ cạnh tranh như ASP của Microsoft
Bắt đầu học PHP ngay bây giờ »Học dễ dàng với "PHP Tryit"
Với trình chỉnh sửa "PHP Tryit" trực tuyến của chúng tôi, bạn có thể chỉnh sửa mã PHP và nhấp vào nút để xem kết quả
Thí dụ
echo "Tập lệnh PHP đầu tiên của tôi. ";
?>
Nhấp vào nút "Tự dùng thử" để xem nó hoạt động như thế nào
Bài tập PHP
Kiểm tra bản thân với các bài tập
Tập thể dục
Chèn phần còn thiếu của mã bên dưới để xuất "Xin chào thế giới"
Cung cấp câu trả lời "
Ví dụ PHP
Tìm hiểu bằng các ví dụ. Hướng dẫn này bổ sung tất cả các giải thích với các ví dụ rõ ràng
Xem tất cả các ví dụ về PHP
Bài kiểm tra PHP
Học bằng cách làm bài kiểm tra. Bài kiểm tra này sẽ cung cấp cho bạn tín hiệu về mức độ bạn biết hoặc không biết về PHP
Bắt đầu bài kiểm tra PHP
Việc học của tôi
Theo dõi tiến trình của bạn với chương trình "Học tập của tôi" miễn phí tại W3Schools
Đăng nhập vào tài khoản của bạn và bắt đầu kiếm điểm
Đây là một tính năng tùy chọn. Bạn có thể học W3Schools mà không cần sử dụng My Learning
Tài liệu tham khảo PHP
Tài liệu tham khảo PHP của W3Schools chứa các danh mục khác nhau của tất cả các hàm, từ khóa và hằng số PHP, cùng với các ví dụ
scipy. số liệu thống kê. nhọn [a, trục = 0, fisher = true, thiên vị = true, nan_policy = 'tuyên truyền', *, keepdims = false]kurtosis[a, axis=0, fisher=True, bias=True, nan_policy='tuyên kurtosis[a, axis=0, fisher=True, bias=True, nan_policy='propagate', *, keepdims=False][source]#Tính toán Kurtosis [Fisher hoặc Pearson] của một bộ dữ liệu
Kurtosis là khoảnh khắc trung tâm thứ tư chia sẻ cho bình phương sai. Nếu định nghĩa của Fisher, được sử dụng, thì 3. 0 được trừ vào kết quả để cung cấp 0,0 cho phân phối bình thường
Nếu sai lệch là sai thì kurtosis được tính toán bằng cách sử dụng k thống kê để loại bỏ sai lệch do các công cụ ước tính thời điểm sai lệch
Use
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis0 to see results has enough near with normal not. Tham sốArrayaarraya mảng
Dữ liệu mà kurtosis được tính toán
trục hoặc không, mặc định. 0int hoặc Không, mặc định. 0 int hoặc Không, mặc định. 0If a int, the end of the header to vertical theo đó để tính toán thống kê. Thống kê của mỗi lát cắt [ví dụ. hàng] của đầu vào sẽ xuất hiện trong một phần tử tương ứng của đầu ra. Nếu
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis1, đầu vào sẽ bị tắt trước khi tính toán hệ thống thống kêFisherbool, tùy chọnbool, tùy chọn bool, tùy chọn
Nếu đúng, định nghĩa của Fisher, được sử dụng [bình thường ==> 0,0]. Nếu sai, định nghĩa Pearson, được sử dụng [bình thường ==> 3. 0]
Biasbool, tùy chọnbool, tùy chọn bool, tùy chọnNếu sai, thì các tính toán được chỉnh sửa để làm sai hệ thống kê
Nan_policy {'tuyên truyền,' OMIT, 'Nâng cao}{'tuyên truyền', 'bỏ qua', 'raise'} {'tuyên truyền', 'bỏ qua', 'Xác định cách xử lý Nans đầu vào
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis
2. Nếu một NAN có mặt trong lát cắt [ví dụ. hàng] theo đó bảng thống kê được tính toán, mục nhập tương ứng của đầu ra sẽ là NAN>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis
3. Nans sẽ bị loại bỏ khi thực hiện tính toán. Nếu không đủ dữ liệu vẫn còn trong lát cắt mà hệ thống đã được tính toán, thì mục nhập tương ứng của đầu ra sẽ là NAN>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis
4. Nếu có NAN có mặt,>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis
5 sẽ được nâng cấp
Nếu điều này được đặt thành TRUE, các bộ phận bị giảm để thu lại kết quả là kích thước với một kích thước. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát sóng chính xác so với mảng đầu vào
Kurtosis of vertical value theo một trục, trả lại NaN trong đó tất cả các giá trị đều bằng nhau
Ghi chú
Start in the start in SCIPY 1. 9,
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis0 [không được khuyến nghị cho mã mới] đã được chuyển đổi thành
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis1 trước khi tính toán được thực hiện. Trong trường hợp này, đầu ra sẽ là vô hướng hoặc
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis1 có dạng phù hợp thay vì 2D
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis0. Tương tự như vậy, trong khi các phần tử đeo mặt nạ của các mảng đeo mặt nạ bị bỏ qua, đầu ra sẽ là vô hướng hoặc
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis1 thay vì một mảng đeo mặt nạ với
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis5
Giới thiệu người
1Zwillinger, Đ. và Kokoska, S. [2000]. Specify CRC standard and table system and the public method. Chapman & Hội trường. Newyork. 2000
Ví dụ
Trong Fisher, Definiton, kurtosis of normal distribution by not. Trong ví dụ sau, kurtosis gần bằng không, vì nó được tính toán từ bộ dữ liệu, không phải từ phân phối liên tục
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis2
Sự phân phối với kurtosis cao hơn có đuôi nặng hơn. Không có giá trị có giá trị của phân phối bình thường trong định nghĩa của Fisher có thể đóng vai trò là điểm tham chiếu
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats as stats >>> from scipy.stats import kurtosis____04____05
Phân phối Laplace có đuôi nặng hơn so với phân phối bình thường. Sự phân bố đồng đều [có kurtosis âm tính] có đuôi lớn nhất