LMfit-py 概述 LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 LMfit是一个纯Python软件包，因此易于从源代码安装或通过pip install lmfit进行pip install lmfit 。 如有疑问，意见和建议，请使用。 对于已知问题和错误报告，鼓励在GitHub Issues中使用错误跟踪软件。 在创建问题之前，请阅读 。 参数和拟合 LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 命名参数可以固定固定或自由调整，也可以固定在上下限之间。 另外，可以将参数约束为其他参数的简单数学表达式。 为此，程序员定义一个Parameters对象，一个增强的字典，其中包含命名参数： fit_params = Parameters() fit_params['amp']

通过jieba分词工具，载入自定义词典和停用词库，来获取词频高的关键词，本脚本只获取top10的关键词； 其中，停用词库是结合了目前很多常见停用库的合并；

本篇基于光大证券研报《基于阻力支撑相对强度(RSRS)的市场择时》，给出了RSRS斜率指标择时，以及在斜率基础上的标准化指标择时策略。

从cpp到py 该项目旨在通过创建抽象语法树（AST），使用层将C ++代码转换为Python。 该程序需要Python 3。 设置 # python3 -m pip install ply python3 -m pip uninstall -y ply # ^ "PLY is no longer maintained as pip-installable package. Although no # new features are planned, it continues to be maintained and # modernized. If you want to use the latest version, you need to check # it out from the PLY GitHub page." -<https://www.dabeaz.c

可以纵向拼接也可以横向拼接，实时显示，拼接两个摄像头的动态图像，实用！

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单反 这是在《自然方法》上发表的论文的python实现，该论文的标题为“通过基于内核的相似性学习对单细胞RNA-seq数据进行可视化和分析”。 概述 单细胞RNA-seq技术可实现单个细胞的高通量基因表达测量，并允许发现细胞群体内的异质性。 细胞间基因表达相似性的测量对于细胞群的鉴定，可视化和分析至关重要。 然而，由于高水平的噪声，离群值和遗漏，单细胞数据对基因表达相似性的常规测量提出了挑战。 我们开发了一种新颖的相似性学习框架SIMLR（通过多内核学习进行单细胞解释），该学习方法从数据中学习了合适的距离度量以进行降​​维，聚类和可视化。 与现有的降维方法相比，SIMLR能够在单细胞数据集中更准确地分离已知子种群。 此外，SIMLR对通过10x Genomics的GemCode单细胞技术生成的高通量外周血单个核细胞（PBMC）数据集表现出高灵敏度和准确性。 实施方式 我们为大型单细胞RNA

因为整理字典，需要将多个txt文件合并且完成去重操作，此为第一版没有完成参数化，但实用性还可以。

在课余闲暇之时，我们可以使用脚本爬取王者荣耀的数据，包括每个英雄的技能介绍，方便对每个版本英雄的比较和判别英雄强度，这都是必不可少的一个好方法

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