PythonNumpy鸢尾花实训，数据处理本文所用数据下载地址——本实训读取iris数据集中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据，并对其进行排序，去重，并求出和、累计和、均值、标准差、方差、最小值、最大

一、离差(Deviation)离差即标志变动度，又称“偏差”，是观测值或估计量的平均值与真实值之间的差，是反映数据分布离散程度的量度之一，或说是反映统计总体中各单位标志值差别大小的程度或离差情况的指标，常写作：即参与计算平均数的变量值与平均数之差。离差的性质有二：(1)离差的代数和等于0；(2)参与计算平均数的各变量值与平均数之差的平均和，小于这些变量值

本教程介绍了如何使用两个BarSeries创建简单的2D图表。BarSeries将数据值表示为矩形条，并且可以用于以非常清晰的方式可视化数据之间的差异和方差。在本教程中，BarSeries用于表示两年期间的每月平均温度。本教程假定您已在WinForms或WPF应用程序上使用LightningChart创建了新图表。如果没有，请按照我们的简

本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法，该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs（PCG）采样器被构造成适合线性混合效应模型，预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化，我们考虑通过在线性混合效应模型中根据组内方差表示组间方差来重新参数化模型组件。简介

1前备知识(1)标准方差简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/831617be65e39f584f9c64b298b

上一篇开头提到了一些可用于磨皮的去噪算法，下面我们实现这些算法并且观察效果，咱不考虑实时性的问题本文首先探讨的首先是《基于局部均方差相关信息的图像去噪及其在实时磨皮美容算法中的应用》(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2FImageshop

在做新需求开发或者相关系统的维护更新时，尤其是涉及到不同系统的接口调用时，在可维护性方面，总感觉有很多地方差强人意。一些零星思考，抛砖引玉，希望引发更多的思考和讨论。总结了大概有如下几条建议：

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