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Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性，使用大量的缩进。
Python是动态类型的，并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式，包括结构化（特别是程序化）、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库，它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写python方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写python代写方面经验极为丰富，各种代写python相关的作业也就用不着说。
我们提供的python及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|python代考|Making Decisions
So far, you have only seen how to manipulate data directly or through names to which the data is bound. Now that you have the basic understanding of how those data types can be manipulated manually, you can begin to exercise your knowledge of data types and use your data to make decisions.
In this chapter, you’ll learn about how Python makes decisions using True and False and how to make more complex decisions based on whether a condition is True or False.
You will learn how to create situations in which you can repeat the same actions using loops that give you the capability to automate stepping through lists, tuples, and dictionaries. You’ll also learn how to use lists or tuples with dictionaries cooperatively to explore the contents of a dictionary.
You will also be introduced to exception handling, which enables you to write your programs to cope with problematic situations that you can handle within the program.
统计代写|python代考|Comparing Values — Are They the Same
When you use the equality comparison, Python will compare the values on both sides. If the numbers are different, False will be the result. If the numbers are the same, then True will be the result.
If you have different types of numbers, Python will still be able to compare them and give you the correct answer:
$x>1.23==1$
False
$>>>1.0==1$
True
You can also use the double equals to test whether strings have the same contents, and you can even restrict this test to ranges within the strings (remember from the last chapter that slices create copies of the part of the strings they reference, so you’re really comparing two strings that represent just the range that a slice covers):
$>>>a=$ “Mackintosh apples”
$\rightarrow>>b=$ “Black Berries”
$>>c=$ “Golden Delicious apples”
$>>>a==b$
False
$x>b=a c$
False
$>>>$ a $[-1$ en $($ “apples “):-1] == c[-len $($ “apples ” $):-1]$
True
Sequences can be compared in Python with the double equals as well. Python considers two sequences to be equal when every element in the same position is the same in each list. Therefore, if you have three items each in two sequences and they contain the same data but in a different order, they are not equal:
$>>>$ apples $=[$ “Mackintosh”, “Golden Delicious”, “Fuji “, “Mitsu”]
apple_trees = [“Golden Delicious”, “Fuji”, “Mitsu”, “Mackintosh”]
$>>>$ apples = apple_trees
False
$>>>$ apple_trees = [“Mackintosh”, “Golden Delicious”, “Fuji ” “Mitsu*]
$>>$ apples = = apple_trees
True
In addition, dictionaries can be compared. Like lists, every key and value (paired, together) in one dictionary has to have a key and value in the other dictionary in which the key in the first is equal to the key in the second, and the value in the first is equal to the value in the second:
$>>>$ tuesday_breakfast_sold $=$ “pancakes” :10, ” french toast”: 4 , “bagels”:32,
“omelets”:12, “eggs and sausages” :131
$>>>$ wednesday_breakfast_sold $=$ “pancakes” $: 8$, “french toast” : 5 , “bagels” $: 22$,
“omelets”:16, “eggs and sausages” :22}
$>>$ tuesday_breakfast_sold $==$ wednesday_breakfast_sold
False
$>>>$ thursday_breakfast_sold = {“pancakes” :10, “french toast” $: 4$, “bagels” $: 32$,
“omelets” $: 12$, “eggs and sausages” :13)
tuesday_breakfast_sold == thursday_breakfast_sold
True
统计代写|python代考|Comparing Values — Which One Is More
The number on the left is compared to the number on the right. You can compare letters, too. There are a few conditions where this might not do what you expect, such as trying to compare letters to numbers. (The question just doesn’t come up in many cases, so what you expect and what Python expects is
probably not the same.) The values of the letters in the alphabet run roughly this way: A capital “A” is the lowest letter. “B” is the next, followed by ” $\mathrm{C}^{\prime \prime}$, and so on until ” $\mathrm{Z}$.” This is followed by the lowercase letters, with “a” being the lowest lowercase letter and ” $\mathrm{z}^{\prime \prime}$ the highest. However, “a” is higher than “Z”:
$>>>” a “>” b$ “
False
$>>$ “A” $^{\prime \prime} \mathrm{b}$ “
False
$>>>^{\prime A} |^{\prime \prime} a$ “
False
$>>>” b “>\mathrm{A}^{n}$
True
$>>$ ” $^{\prime \prime}>” a$ “
False
If you wanted to compare two strings that were longer than a single character, Python will look at each letter until it finds one that’s different. When that happens, the outcome will depend on that one difference. If the strings are completely different, the first letter will decide the outcome:
$>>>$ “Zebra” > “aardvark”
False
$>>>$ “Zebra” > “Zebrb”
False
$x>>$ “Zebra” $<$ “Zebrb* True You can avoid the problem of trying to compare two words that are similar but have differences in capitalization by using a special method of strings called lower, which acts on its string and return a new string with all lowercase letters. There is also a corresponding upper method. These are available for every string in Python: $\Rightarrow>>$ “Pumpkin” $==$ “pumpkin”
False
$>>>$ “Pumpkin”. lower( ()$==$ “pumpkin”. lower()
True
s $>$ “Pumpkin”. lower()
‘pumpkin’
$>>>$ “Pumpkin”. upper() == “pumpkin”. upper()
True
$>>>$ “pumpkin”. upper()
$>>>$ “Pumpkin” == “pumpkin”
False
$>>>$ “Pumpkin”. 1ower() == “pumpkin”. lower()
True
$>>>$ “Pumpkin”. 1ower()
‘pumpkin’
$>>>$ “Pumpkin” , upper() == “pumpkin” upper()
True
$>>>$ “pumpkin”. upper()
‘ PUMPKIN’
‘PUMPKIN’ ‘
When you have a string referenced by a name, you can still access all of the methods that strings normally have:
$>>>$ gourd $=$ “Calabash”
$>>>$ gourd
‘Calabash’
$>>>$ gourd = “Calabash”
$>>>$ gourd
‘Calabash’
$>>>$ gourd. lower()
‘calabash’
$>>$ gourd. upper()
‘CALABASH’
$>>>$ gourd. Lower()
‘calabash’
$>>>$ gourd. upper()
‘CALABASH’
python代写
统计代写|python代考|Making Decisions
到目前为止，您只看到了如何直接或通过绑定数据的名称来操作数据。现在您已经对如何手动操作这些数据类型有了基本的了解，您可以开始锻炼您对数据类型的了解并使用您的数据做出决策。
在本章中，您将了解 Python 如何使用 True 和 False 做出决策，以及如何根据条件是 True 还是 False 做出更复杂的决策。
您将学习如何创建可以使用循环重复相同操作的情况，这些循环使您能够自动单步执行列表、元组和字典。您还将学习如何将列表或元组与字典一起使用来探索字典的内容。
还将向您介绍异常处理，这使您能够编写程序来处理可以在程序中处理的有问题的情况。
统计代写|python代考|Comparing Values — Are They the Same
当你使用相等比较时，Python 会比较两边的值。如果数字不同，则结果为 False。如果数字相同，则结果为 True。
如果你有不同类型的数字，Python 仍然可以比较它们并给你正确的答案：
X>1.23==1
错误的
>>>1.0==1
True
你也可以使用双等号来测试字符串是否具有相同的内容，你甚至可以将此测试限制在字符串内的范围内（请记住，在上一章中，切片会创建它们引用的部分字符串的副本，所以你’实际上是在比较两个字符串，它们仅代表切片覆盖的范围）：
>>>一种=“麦金托什苹果”
→>>b=“黑莓”
>>C=“金冠苹果”
>>>一种==b
错误的
X>b=一种C
错误的
>>>一种[−1在(“苹果”):-1] == c[-len(“苹果 ”):−1]
真
序列也可以在 Python 中与双等号进行比较。当每个列表中相同位置的每个元素都相同时，Python 认为两个序列相等。因此，如果您在两个序列中各有三个项目，并且它们包含相同的数据但顺序不同，则它们不相等：
>>>苹果=[“麦金托什”、“金冠”、“富士”、“美津”]
apple_trees = [“金冠”、“富士”、“美津”、“麦金托什”]
>>>苹果 = apple_trees
假
>>>apple_trees = [“麦金托什”、“金冠”、“富士”“美津*]
>>apples = = apple_trees
True
另外，还可以比较字典。像列表一样，一个字典中的每个键和值（配对，一起）必须在另一个字典中具有键和值，其中第一个字典中的键等于第二个字典中的键，并且第一个字典中的值相等到第二个中的值：
>>>tuesday_breakfast_sold=“煎饼”：10，“法式吐司”：4，“百吉饼”：32，
“煎蛋卷”：12，“鸡蛋和香肠”：131
>>>星期三_早餐_已售出=“薄煎饼”:8, “法式吐司” : 5 , “百吉饼”:22，
“煎蛋卷”：16，“鸡蛋和香肠”：22}
>>tuesday_breakfast_sold==wednesday_breakfast_sold
假
>>>thursday_breakfast_sold = {“煎饼”：10，“法式吐司”:4， “贝果”:32,
“煎蛋卷”:12, “鸡蛋和香肠” :13)
tuesday_breakfast_sold == thursday_breakfast_sold
True
统计代写|python代考|Comparing Values — Which One Is More
左边的数字与右边的数字进行比较。你也可以比较字母。在某些情况下，这可能无法达到您的预期，例如尝试将字母与数字进行比较。（这个问题在很多情况下都不会出现，所以你所期望的和 Python 所期望的是
可能不一样。）字母表中字母的值大致是这样的：大写的“A”是最小的字母。“B”是下一个，然后是“C′′，依此类推，直到“从。” 后面是小写字母，“a”是最小的小写字母，“和′′最高的。但是，“a”高于“Z”：
>>>”一种“>”b“
假的
>>“一种”′′b“
假的
>>>′一种|′′一种“
假的
>>>”b“>一种n
真的
>> ” ′′>”一种“
False
如果你想比较两个长于单个字符的字符串，Python 将查看每个字母，直到找到一个不同的字母。当这种情况发生时，结果将取决于这一差异。如果字符串完全不同，第一个字母将决定结果：
>>>“斑马”>“土豚”
错误
>>>“斑马”>“斑马”
错误
X>>“斑马”<“Zebrb* True 您可以避免尝试比较两个相似但大小写不同的单词的问题，方法是使用一种称为 lower 的特殊字符串方法，该方法作用于其字符串并返回一个全小写字母的新字符串。还有对应的upper方法。这些可用于 Python 中的每个字符串：⇒>>“南瓜”==“南瓜”
错误
>>>“南瓜”。降低（ （）==“南瓜”。lower( )
真
>“南瓜”。lower()
‘南瓜’
>>>“南瓜”。上（）==“南瓜”。上（）
真
>>>“南瓜”。上（）
>>>“南瓜” == “南瓜”
假
>>>“南瓜”。1ower() == “南瓜”。较低（）
真
>>>“南瓜”。1ower()
‘南瓜’
>>>“南瓜”，上（）==“南瓜”上（）
真
>>>“南瓜”。upper()
‘ PUMPKIN’
‘PUMPKIN’ ‘
当你有一个由名字引用的字符串时，你仍然可以访问字符串通常具有的所有方法：
>>>葫芦=“蠡”
>>>葫芦
‘葫芦’
>>>葫芦=“葫芦”
>>>葫芦
‘葫芦’
>>>葫芦。lower()
‘葫芦’
>>葫芦。上（）
‘葫芦’
>>>葫芦。Lower()
‘葫芦’
>>>葫芦。上（）
‘葫芦’
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。