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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。
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统计代写|python代考|Different Kinds of Numbers
When you think of numbers, you can probably invoke pleasant memories like Sesame Street and its counting routine or more serious memories like math lessons. Either way, you are familiar with numbers. Indeed, numbers are such a familiar concept that you probably don’t notice the many different ways in which you use them depending on their context.
In this chapter, you will be re-introduced to numbers and some of the ways in which Python works with them, including basic arithmetic and special string format specifiers for its different types of numbers. When you have finished the chapter, you will be familiar with the different basic categories of numbers that Python uses and with the methods for using them, including displaying and mixing the various number types.
If you have ever used a spreadsheet, you’ve noticed that the spreadsheet doesn’t just look at numbers as numbers but as different kinds of numbers. Depending on how you’ve formatted a cell, the spreadsheet will have different ways of displaying the numbers. For instance, when you deal with money, your spreadsheet will show one dollar as $1.00$. However, if you’re keeping track of the miles you’ve traveled in your car, you’d probably only record the miles you’ve traveled in tenths of a mile, such as $10.2$. When you name a price you’re willing to pay for a new house, you probably only think to the nearest thousand dollars. At the large end of numbers, your electricity bills are sent to you with meter readings that come in at kilowatt hours, which are each one thousand watts per hour.
What this means in terms of Python is that, when you want to use numbers, you sometimes need to be aware that not all numbers relate to each other (as you’ll see with imaginary numbers in this chapter), and sometimes you’ll have to be careful about what kind of number you have and what you’re trying to do with it. However, in general, you will use numbers in two ways: The first way will be to tell Python to repeat a certain action, while the second way will be to represent things that exist in the real world (that is, in your program, which is trying to model something in the real world). You will rarely have to think of numbers as anything besides simple numbers when you are counting things inside of Python. However, when you move on to trying to solve problems that exist in the real world – things that deal with money, science, cars, electricity, or anything else, you’ll find yourself more aware about how you use numbers.
统计代写|python代考|Numbers in Python
Python offers four different kinds of numbers with which you can work: integers, long numbers (or longs), floating-point numbers (or floats), and imaginary numbers.
Integers and longs are very closely related and can be mixed freely. Each one is a whole number, positive or negative, but plain integers only run between $-2,147,483,648$ and $+2,147,483,647$. That’s pretty big big enough for a lot of tasks. However, if you find that you need more than that, Python will notice this and automatically promote your number from a plain integer to a long number.
To determine the type of a number, you can use a special function that is built into Python, called type. When you use type, Python will tell you what kind of data you’re looking at. Let’s try this with a few examples.
统计代写|python代考|How It Works
Although in everyday life $1.0$ is the same number as 1 , Python will automatically perceive $1.0$ as being a float; without the $.0$, the number 1 would be dealt with as the integer number one (which you probably learned as a whole number in grade school), which is a different kind of number.
In essence, the special distinction between a float and an integer or a long integer is that a float has a component that is a fraction of 1 . Numbers such as $1.01,2.34,0.02324$, and any other number that contains a fractional component is treated as a floating-point number (except for imaginary numbers, which have rules of their own). This is the type that you would want to use for dealing with money or with things dealt with in partial quantities, like gasoline or pairs of socks. (There’s always a stray single sock in the drawers, right?)
The last type of number that Python offers is oriented toward engineers and mathematicians. It’s the imaginary number, and you may remember it from school; it’s defined as the square root of $-1$. Despite being named imaginary, it does have a lot of practical uses in modeling real-world engineering situations, as well as in other disciplines like physics and pure math. The imaginary number is built into Python so that it’s easily usable by user communities who frequently need to solve their problems with computers. Having this built-in type enables Python to help them do that. If you happen to be one of those people, you will be happy to learn that you’re not alone, and Python is there for you.
python代写
统计代写|python代考|Different Kinds of Numbers
当你想到数字时，你可能会唤起像芝麻街及其计数程序这样的愉快回忆或更严肃的回忆，比如数学课。无论哪种方式，您都熟悉数字。事实上，数字是一个如此熟悉的概念，您可能不会注意到根据上下文使用它们的许多不同方式。
在本章中，您将重新介绍数字以及 Python 使用它们的一些方式，包括基本算术和针对不同类型数字的特殊字符串格式说明符。读完本章后，您将熟悉 Python 使用的不同基本数字类别以及使用它们的方法，包括显示和混合各种数字类型。
如果您曾经使用过电子表格，就会注意到电子表格不仅将数字视为数字，而且将数字视为不同种类的数字。根据您格式化单元格的方式，电子表格将采用不同的方式显示数字。例如，当您处理金钱时，您的电子表格会将一美元显示为1.00. 但是，如果您要跟踪您在汽车中行驶的里程，您可能只会记录您在十分之一英里内行驶的里程，例如10.2. 当您说出您愿意为新房支付的价格时，您可能只会想到最接近的千美元。在数字的大端，您的电费账单会连同以千瓦时为单位的电表读数发送给您，每电表读数为每小时一千瓦。
这在 Python 中意味着，当你想使用数字时，有时需要注意并非所有数字都相互关联（正如你将在本章中看到的虚数），有时你会必须小心你拥有什么样的号码以及你想用它做什么。但是，一般来说，您将通过两种方式使用数字：第一种方式是告诉 Python 重复某个动作，而第二种方式是表示存在于现实世界中的事物（即在您的程序中，这是试图在现实世界中建模某些东西）。当您在 Python 中计算事物时，您很少需要将数字视为简单数字之外的其他任何事物。然而，当你继续尝试解决现实世界中存在的问题时——涉及金钱、科学、汽车、电力、
统计代写|python代考|Numbers in Python
Python 提供了四种不同类型的数字供您使用：整数、长整数（或长整数）、浮点数（或浮点数）和虚数。
整数和长整数关系非常密切，可以自由混合。每个都是整数，正数或负数，但纯整数只在−2,147,483,648和+2,147,483,647. 这对于很多任务来说已经足够大了。然而，如果你发现你需要的不止这些，Python 会注意到这一点并自动将你的数字从普通整数提升为长数字。
要确定数字的类型，可以使用 Python 中内置的一个特殊函数，称为 type。当你使用 type 时，Python 会告诉你正在查看什么样的数据。让我们用几个例子来试试这个。
统计代写|python代考|How It Works
虽然在日常生活中1.0与 1 相同的数字，Python 会自动感知1.0作为一个浮点数；没有.0，数字 1 将被处理为整数 1（您可能在小学时将其作为整数学习），这是一种不同的数字。
本质上，浮点数和整数或长整数之间的特殊区别在于浮点数的分量是 1 的小数。数字如1.01,2.34,0.02324, 任何其他包含小数部分的数字都被视为浮点数（虚数除外，它们有自己的规则）。这是您想要用于处理金钱或部分处理的事物的类型，例如汽油或成对的袜子。（抽屉里总有一只流浪的袜子，对吧？）
Python 提供的最后一种数字是面向工程师和数学家的。它是虚数，你可能在学校记得它；它被定义为的平方根−1. 尽管被命名为虚构的，但它在模拟现实世界的工程情况以及物理和纯数学等其他学科中确实有很多实际用途。虚数内置于 Python 中，因此经常需要解决计算机问题的用户社区可以轻松使用它。拥有这种内置类型使 Python 能够帮助他们做到这一点。如果你碰巧是这些人中的一员，你会很高兴得知你并不孤单，Python 就在你身边。
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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。